## ESTIMASI CADANGAN KARBON  KELAPA SAWIT DI LANSKAP SEMBILANG DANGKU, SUMATERA SELATAN
(The Estimation of  Oil Palm Carbon Stock in Sembilang Dangku Landscape, South Sumatra)
A ZAR R ACHDIAN 1) , H ARIYADI 2) DAN Y UDI S ETIAWAN 3)
1) Program Studi Ilmu Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, IPB
2) Departemen Agronomi dan Hortikultura, IPB
3) Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, IPB

## Email: azarrachdian93@gmail.com
Diterima 19 Juli 2018 / Disetujui 06 Agustus 2018

## ABSTRACT
Oil palm has the ability to sequester carbon dioxide stored as carbon stock. This study aimed to estimate carbon stock  in some age classes, to determine  the  relationship between Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI) and carbon  stock, and to  estimate  the  distri bution  of oil  palm carbon stock in Landscape Sembilang Dangku. Estimation of carbon stock  were carried out at the non productive age plant phase namely <2 years, 2-3 years, and the productive plant age  phase namely 4-10 years and> 10 years. The carbon stock estimation used allometric equations. Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) /Thermal Infrared Sensor (TIRS)  was analyzed to determine NDVI.  Making a map of the classification of carbon stock distribution using Software QGIS Las Palmas 2.18.0. The results showed that the carbon stock in the age class <2 years was 9.50 ton C/ ha, the age class of 2-3 was 9.62 ton C/ha, the age of 4-10 was 28.23 ton C/ha and in the age class> 10 was 79.83 ton C/ha. The relation between NDVI with carbon  stock  had  a  strong  correlation  (r  =  0.9972)  with  regression  equation  Y  =  638.13x  -  242.65.    Carbon  stock  distribution    was    based  on percentage of area as follows: <15 ton C/ha covering an area of 26.52%, 15-25 ton C/ha covering an area of 5.29%, 26-70 ton C ha covering an area of 35.41%, and > 70 ton C/ha 32.78%.
Keywords: age class, carbon stock, landscape, NDVI

## ABSTRAK
Kelapa sawit mempunyai kemampuan mensekuestrasi karbondioksida yang disimpan sebagai cadangan karbon. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi cadangan karbon pada beberapa kelas umur, dan mengetahui hubungan antara Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) dengan cadangan karbon,  serta menduga  sebaran cadangan karbon kelapa  sawit  di  Lanskap  Sembilang  Dangku.  Pendugaan  cadangan karbon di laksanakan pada fase tanaman belum menghasilkan yaitu kelas umur < 2 tahun, 2-3 tahun, dan fase tanaman menghasilkan yaitu kelas umur 4 – 10 tahun dan > 10 tahun  dengan menggunakan persamaan allometrik. Landsat 8 Operational Land Imager (OLI)/ Thermal Infrared Sensor (TIRS) dianalisis untuk menentukan  NDVI.  Pembuatan  peta  klasifikasi  sebaran  cadangan  karbon  menggunakan  Software  QGIS  Las  Palmas  2.18.0.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  cadangan  karbon  pada  kelas  umur  <2  tahun  sebesar 9,50  ton  C/ha,  kelas  umur  2-3  sebesar 9,62  ton  C/ha,  kelas  umur  4  –  10 tahun sebesar 28,23 ton C/ha dan pada kelas umur >10 sebesar 79,83 ton C/ha.  Hubungan NDVI dengan cadangan karbon mempunyai korelasi yang kuat  (r=0,9972) dengan persamaan regresi Y = 638,13x - 242,65. Sebaran cadangan karbon berdasarkan persentase luas wilayah seperti berikut: < 15 ton C/ha  seluas 26,52%, 15-25 ton C/ha seluas 5,29%, 26-70 ton C/ha seluas 35,41%, dan >70 ton C/ha seluas 32,78%.
Kata kunci: cadangan karbon, kelas umur, lanskap , NDVI

## PENDAHULUAN
Kelapa sawit mulai dikenal di Indonesia pada tahun 1848  sebagai  tanaman  hias.  Pada  tahun  1911,  tanaman ini  mulai  dibudidayakan  secara  komersial  di  Sumatera Utara, Lampung dan  Aceh, kemudian mulai mengekspor minyak  sawit  pada  tahun  1919.  Luas  perkebunan  kelapa sawit sempat mengalami penyusutan,  namun pada tahun 1998-2006  terjadi  penambahan  luas  yang  signifikan sebesar  4.989.249  ha  (Lubis  dan  Widanarko  2011). Devisa  dari  industri  kelapa  sawit  pada  tahun  2015 sebesar USD 23,933 milyar dengan perkiraan perkebunan  sawit  tahun  2017  seluas  12.307.677  ha (Ditjenbun  2016).  Industri  ini  menyumbang  3,57%  bagi
Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia  pada  tahun 2016 (BPS 2017).
Kelapa sawit selama
siklus hidupnya mensekuestrasi  CO 2 untuk  keperluan  fotosintesis,  dan hasilnya disimpan sebagai cadangan karbon di biomassanya  sebesar  6,1  ton  C/ha/tahun  (Pulhin et  al. 2014).  Oleh  karena  kelapa  sawit  merupakan  tanaman tahunan  yang  mempunyai  siklus  hidup  panjang,  maka akumulasi  biomassa  juga  akan  relatif  besar,  sehingga cadangan  karbon  juga  besar.  Dengan  demikian,  kelapa sawit  juga  memberikan  kontribusi  dalam  menurunkan gas rumah kaca (CO 2 ) (Tanaka dan Makino 2009; Yahya 2007).
Saat  ini,  pengelolaan  sumberdaya  alam  dan lingkungan  secara  parsial  belum  dinilai  berhasil.
Pengelolaan
berbasiskan lanskap mampu mengombinasikan  antara  pengelolaan  dengan  tujuan ekonomi  yang  bersifat  eksploratif  dan  tujuan  menjaga jasa  lingkungan  yang  bersifat  konservatif  (Prasetyo 2017).
Di  Provinsi  Sumatera  Selatan  terdapat  Lanskap
Sembilang Dangku yang pengelolaannya menyeimbangkan kebutuhan masyarakat dengan konservasi lingkungan serta pemanfaatan jasa lingkungannya. Salah satu bagian dari lanskap ini adalah perkebunan  kelapa  sawit  di  areal  gambut  dan  rendahan yang  pengelolaannya  menyeimbangkan  fungsi  produksi dan  ekologi  (KELOLA  Sendang  2017).    Luas  areal  ini sebesar 134.424 ha di Kabupaten Banyuasin dan 256.841 ha di Kabupaten Musi Banyuasin (Ditjenbun 2016).
Dengan  mempertimbangkan  peran    kelapa  sawit dalam mensekuestrasi karbon dioksida dan isu pengelolaan berbasiskan laskap, maka perlu melaksanakan  kajian  cadangan  karbon  di  beberapa perkebunan  kelapa  sawit  yang  masuk  dalam  Lanskap Sembilang  Dangku.  Tulisan  ini  memfokuskan  pada cadangan karbon di atas permukaan tanah, karena bagian
ini  memiliki  biomassa  yang  besar  yaitu  87%  dari biomassa  total  (Zhang et  al. 2015).  Adapun  tujuan penelitian  ini  adalah  mengestimasi  cadangan  karbon pada  beberapa  kelas umur kelapa sawit. Selain itu juga untuk mengetahui hubungan antara Normalized Difference  Vegetation  Index ( NDVI )  dengan  cadangan karbon,  serta  menduga  sebaran  cadangan  karbon  kelapa sawit di Lanskap Sembilang Dangku.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  Januari-Maret 2018  yang  meliputi  pengambilan  data  di  lapangan, pengolahan  dan analisis data.  Lokasi penelitian di enam perkebunan kelapa sawit milik perusahaan swasta dengan luas  35.211  ha  yang  terletak  di  Lanskap  Sembilang Dangku  (Gambar  1)  yang    terdiri  dari  satu  perkebunan kelapa  sawit  di  Kabupaten  Banyuasin  dan  lima perkebunan  kelapa  sawit  di  Kabupaten  Musi  Banyuasin. Areal  ini  didominasi  oleh  lahan  gambut  dengan  tingkat kematangan  saprik  seluas  91%  dan    tingkat  kematangan hemik seluas 9% (KELOLA Sendang 2017).
Gambar 1.  Peta lokasi penelitian estimasi cadangan karbon tanaman kelapa sawit
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi data primer maupun data sekunder. Data primer diperoleh  melalui  pengukuran  di  lapangan  yaitu  tinggi dan  diameter  kelapa  sawit,  sedangkan  data  sekunder diperoleh  dari  laporan  dan  dokumen  perusahaan  yang meliputi data batas perusahaan, peta blok perusahaan dan peta tahun tanam perusahaan.
Penelitian terbagi menjadi tiga tahapan, yaitu:
1. Estimasi cadangan karbon  berdasarkan  kelas umur
Estimasi cadangan karbon  kelapa sawit didasarkan kelas  umur  pada  fase  tegakan  belum  menghasilkan (TBM)  dan  tegakan  menghasilkan  (TM)  dengan  rincian seperti  pada  Tabel  1.  Fase  TBM  merupakan  tanaman yang  dipelihara  sejak  bulan  penanaman  pertama  sampai dipanen  pada  umur  36-48  bulan  dan  TM  merupakan tanaman  yang  dipelihara  setelah  berumur  48  bulan  yang telah berbunga dan berbuah (Ditjenbun 2014).
Tabel 1.  Kelas umur kelapa sawit Kelas umur Umur sampel Jumlah plot sampel TBM < 2 tahun 1 tahun 3 2 - 3 tahun 2 tahun 2 TM 4 - 10 tahun 6 tahun 15 >10 tahun 11 tahun 3
Keterangan: TBM= tanaman belum menghasilkan, TM = tanaman menghasilkan
Pengambilan  data  di  lapangan    menggunakan  plot sampel ukuran  32  m x 27 m (KELOLA Sendang 2017) yang  diletakkan  secara purposive sesuai  dengan  umur tanaman  kelapa  sawit  yang  mewakili  kelas  umur. Koordinat  geografis  plot  sampel  diketahui  dengan menggunakan Global  Positioning  System (GPS)  dan dipindahkan  ke  pangkalan  data  penelitian  dengan menggunakan Garmin Basecamp.
Pengukuran  dilakukan  pada  10  tanaman  kelapa sawit  untuk  setiap  plot  sampelnya.  Kelapa  sawit  yang mempunyai  tinggi  lebih  dari  1,3  m,  maka  diukur tingginya    dengan  menggunakan  alat range  finder dan keliling  setinggi  dada  dengan  menggunakan  meteran jahit.    Apabila  tanaman  kelapa  sawit  mempunyai  tinggi kurang dari 1,3 m, maka yang diukur hanya tinggi.  Oleh karena  untuk  keperluan  penentuan  biomassa  diperlukan data  diameter,  maka  data  keliling  batang  tanaman dikonversi  menjadi  diameter  dengan  menggunakan rumus:
........................................................................ (1)
Keterangan :
D = diameter setinggi dada (cm)
K =  keliling setinggi dada (cm)
π = 3,14
Setelah diperoleh data tinggi dan diameter tanaman kelapa  sawit,  selanjutnya  ditentukan  biomassa  tanaman kelapa sawit.  Kelapa sawit yang mempunyai tinggi lebih dari  1,3  m,  dihitung  dengan  persamaan    allometrik sebagai berikut  (Lubis 2011):
Y = 0,002382 x D2,3385 x H0,9411 ........................... (2) Keterangan :
Y = biomassa kering (kg/pohon)
D = diameter setinggi dada (cm)
H = tinggi bebas pelepah  (m)
Apabila  tinggi  pohon  kurang  dari  1,3  m,    maka menggunakan rumus berikut (Hairiah et al. 2011) :
Y= 0,0976 H + 0,0706 ................................................. (3)
Keterangan :
Y =  biomassa kering (kg/pohon)
H = tinggi sampai pucuk (m)
Setelah  didapatkan  data  biomassa  dari  tanaman kelapa kelapa sawit, tahap selanjutnya adalah menentukan  cadangan  karbon  tersimpan  setiap  tanaman dengan menggunakan persamaan berikut (SNI 2011):
C b = B x % C Organik ................................................. (4)
Keterangan: Cb = Kandungan karbon dari biomassa (ton) B
= Total biomassa (ton)
%C Organik = Persentase kadungan karbon sebesar 0,5
Setelah  mendapatkan  cadangan  karbon  pada tanaman  kelapa  sawit  maka  tahap  selanjutnya  adalah menghitung  cadangan  karbon  pada  setiap  hektarnya menggunakan rumus (Hairiah et al. 2011):
...........................  (5)
Keterangan:
C =  Cadangan karbon (ton C/ha) Cb =  Cadangan  karbon  pohon  kelapa  sawit  (ton C/ha) L 10.000 = = Luas Plot
Konversi m 2 menjadi ha
2. Penentuan  NDVI
NDVI  merupakan  indeks  yang  menggambarkan fotosintesis  pada  suatu  tumbuhan.  NDVI  juga  dapat digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kesehatan  pohon, tingkat  stress  pohon,  kepadatan  kanopi  dan  cadangan karbon pohon  (Verhulst  dan Govarets 2010).
Kriteria  citra landsat yang  digunakan  adalah  bebas awan,  kemudian  melakukan  kalibrasi  radiometrik  untuk meminimalisir  atau  menghilangkan  gangguan  atmosfer pada  saat  perekaman  citra.  Hal  ini  perlu  dilakukan mengingat  adanya  gangguan  berupa  pantulan,  hamburan dan  serapan  yang  menyebabkan  nilai  piksel  citra  hasil perekaman tidak sesuai dengan nilai piksel pada obyek di lapangan.  Kalibrasi  digunakan  untuk  mengubah  nilai Digital  Number (DN)  menjadi  nilai  reflektan  dengan rumus seperti berikut (USGS 2018):
........................................... (6)
Keterangan:
=  Reflektansi Top  of  Atmosphere (TOA),  tanpa koreksi untuk sudut sinar matahari
=  Reflektan Multi Band
=  Reflektan Add Band
= Digital Number
Setelah  didapatkan  reflektansi  TOA  kemudian dilakukan koreksi untuk sudut sinar matahari menggunakan rumus berikut:
................................................. (7)
Keterangn:
=  Reflektansi TOA setelah dikoreksi
=  Reflektansi  TOA,  tanpa  koreksi  untuk  sudut datang sinar matahari.
=  Sudut sinar matahari
Kalibrasi  radiometrik  dilakukan  menggunakan Software QGIS  Las  Palmas  2.18  melalui  fitur raster calculator dengan memasukkan rumus  (6) dan (7). NDVI  menggambarkan  tingkat  kehijauan  suatu vegetasi  dengan  rentang  nilai  -1  hingga  +  1,  semakin mendekati +1  maka daerah tersebut semakin bervegetasi (Tovar  2011).  Nilai  NDVI  dihitung  menggunakan persamaan sebagai berikut  (Ganie dan  Nusrath 2016):
................................... (8)
Keterangan:
Band NIR  = Band Near Infra Red (NIR) Band Red  = Band Red
Perhitungan  NDVI  pada  penelitian  ini  dilakukan pada  piksel  yang  bebas  awan    menggunakan  Citra Landsat 8  OLI/TIRS  pada  path/row  124/062  dengan tanggal  akuisisi  2  Agustus  2017  dan  path/row    125/061 serta    125/062  dengan  tanggal  akuisisi  6  Juni  2017, sehingga band yang digunakan adalah band 5 untuk band NIR  dan  band  4  untuk  band  Red.  Perhitungan  NDVI menggunakan Software QGIS Las Palmas 2.18.0 melalui raster  calculator. Setelah  nilai  NDVI  didapatkan, selanjutnya melakukan klasifikasi dengan Software QGIS Las  Palmas  2.18.0  dengan  menggunakan  tahapan program  pada  fitur  Properti,  Gaya,    Tipe  Render  (Pita tunggal pseudocolor ), Interpolation diskrit,  dan  modus Equal Interval .
3. Penentuan  Persamaan  Regresi  Linier  antara  NDVI dengan Cadangan Karbon
Pendugaan  cadangan  karbon  menggunakan  NDVI dilakukan  dengan  membuat  persamaan  regresi  linier antara  NDVI  dengan  hasil  estimasi  cadangan  karbon. Persamaan  regresi  yang  digunakan  adalah  y  =  a  +bX, dimana y adalah estimasi cadangan karbon, dan x adalah NDVI.  Perhitungan  dimulai  dengan  mencari  nilai  b menggunakan persamaan:
.......................... (9)
Setelah mendapatkan nilai b selanjutnya menentukan nilai a menggunakan persamaan :
.............................. (10) Setelah  mendapatkan  persamaan  regresi  antara NDVI  dengan  cadangan  karbon,  maka  selanjutnya dilakukan  uji  korelasi  untuk  mengetahui  tingkat keeratannya. Persamaaan yang digunakan seperti berikut:
...... (11)
Koefisien  korelasi  (r)  yang  semakin  mendekati  1 maka  korelasi  antara  kedua  variabel  tersebut  semakin baik,  begitu  pula  sebaliknya  semakin  jauh  dari  1  maka semakin buruk (Pratisto 2014).
Persamaan regresi yang sudah didapatkan kemudian dijadikan  rumus  pada  fitur raster  calculator pada Software  QGIS  Las  Palmas  2.18    untuk  menentukan cadangan  karbon  berdasarkan  NDVI.  Pembuatan  peta klasifikasi  sebaran  cadangan  karbon  menggunakan Software QGIS Las Palmas 2.18.0 dengan menggunakan tahapan program pada fitur Properti, Gaya,  Tipe Render (Pita  tunggal pseudocolor ), Interpolation diskrit,  dan modus Equal  Interval .    Klasifikasi  cadangan  karbon dimodifikasi  mengikuti  pendekatan High  Carbon  Stock (HCS)  yaitu  <15  tonC/ha,  15-25  tonC/ha,  26  ton-70 tonC/ha  dan  >  70  tonC/ha  (Greenpeace  2013;  Rosoman et al. 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Estimasi Cadangan Karbon  Berdasarkan   Kelas Umur
Cadangan  karbon    merupakan  kandungan  karbon tersimpan  baik  itu  pada  permukaan  tanah  sebagai biomasa  tanaman,  sisa  tanaman  yang  sudah  mati (nekromasa), maupun dalam tanah sebagai bahan organik tanah  (Kaufman  dan  Donato  2012).  Cadangan  karbon bisa terdapat pada bagian hidup (biomassa), bagian  mati (nekromassa)  dan  pada  bagian  tanah  (Hairiah et  al . 2011).  Cadangan  karbon  akan  berbeda  sesuai  dengan kondisi  penutupan  lahan  dan  kelas  umurnya  (Yulianto 2015).  Estimasi cadangan karbon di Lanskap Sembilang Dangku seperti  pada Gambar 2.
9.50 9.62 28.23 79.83 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 <2 2-3 4-10 >10 C ada ng an K arb on (t on/ ha ) Kelas Umur
Gambar 2.  Estimasi cadangan karbon pada beberapa kelas umur kelapa sawit
Gambar  2  menunjukkan  adanya  peningkatan cadangan  karbon  dengan  semakin  meningkatnya  kelas umur.  Peningkatan  cadangan  karbon  yang  signifikan terjadi  antara  kelas  umur  4-10  tahun  ke  >  10  tahun dengan nilai sebesar 51,6 tonC/ha,  karena pada umur ini kelapa  sawit  mengalami  perkembangan  yang  optimal (PKT 2018).
Pola  peningkatan  cadangan  karbon  yang  signifikan pada  sekitar  umur  10  tahun  sesuai  dengan  penelitian Sabiham  (2013)  dan  Yulianto  (2015),  namun  terdapat perbedaan  nilai  cadangan  karbon  pada  setiap  kelas umurnya.  Hal  ini  diduga  disebabkan  oleh  perbedaan
kondisi  spesifik  lokasi  dan  manajemen  kelapa  sawit seperti jenis tanah, pemupukan, intensitas perawatan, dan pengaturan water  table di  lahan  gambut  (Ashraf et  al . 2017; Firdaus et al . 2012; Veloo et al . 2015).

## 2. NDVI Berdasarkan Kelas Umur
NDVI  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  tersebar pada rentang 0,390 – 0,505. Secara lengkap,  NDVI pada masing-masing  kelas  umur  seperti  disajikan    pada Tabel 2.
Tabel 2.  NDVI pada setiap kelas umur kelapa sawit
Kelas Umur NDVI TBM <2 tahun 0,390 2-3 tahun 0,400 TM 4-10 tahun 0,423 >10 tahun 0,505
Keterangan: TBM= tanaman belum menghasilkan, TM = tanaman menghasilkan
NDVI  meningkat    dengan  semakin  tua  kelas  umur tanaman  (Tabel  2),  hal  diduga  karena  semakin meningkatnya  kerapatan  tajuk  (Zaitunah et  al. 2018). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  areal  TM mempunyai    NDVI    ≥  0,423.    Apabila  merujuk  pada kriteria    Zaitunah et  al. (2018),  NDVI  pada  kelas  umur <2 tahun dan 2-3 tahun termasuk  kerapatan tajuk kurang lebat  dan  pada  kelas  umur  4-10  tahun  dan  >10  tahun termasuk kerapatan tajuk lebat.
Hasil  penelilitian    Purba et  al. (2013)  pada  kelapa sawit  umur  3  tahun  menunjukkan  nilai  NDVI    minus dengan  rata-rata  -0,18,  sementara    penelitian  ini  pada kelas umur <2 tahun dan 2-3 tahun   menunjukkan 0,398
dan  0,400.  Hal  ini  diduga  lokasi  penelitian  didominasi oleh  genangan  air  sehingga  nilai  reflektan  yang dihasilkan  rendah  karena  kandungan  klorofil  yang sedikit.  Selain  itu  tidak  menggunakan  metode  konversi nilai digital  number (DN)  menjadi  reflektan  sehingga menyebabkan  bias  pada  nilai  piksel  citra  hasil perekaman.  Sebaran  dan  luas  areal  berdasarkan klasifikasi NDVI di perkebunan kelapa sawit di Lanskap Sembilang Dangku seperti pada Tabel 3 dan Gambar 4.
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  NDVI  berada  pada nilai >0,463 yaitu sebesar 48%  luas areal. Hal ini berarti areal  didominasi  oleh  kelapa  sawit  dengan  umur  lebih dari 10 tahun. Sebesar 33%  areal memiliki NDVI antara
0,376-0,463,  yang  menunjukkan  bahwa    areal  berada pada  kelas  umur  <2  tahun,  2-3  tahun  dan  4-10  tahun.
Sisanya  berupa    lahan  yang  baru land  clearing dan semak belukar.
Tabel 3.  Luas area perkebunan kelapa sawit berdasarkan  NDVI No. NDVI Luas (ha) Persentase (%) 1 ≤ 0,198 1.023 3 2 0,198-0,287 3.202 9 3 0,288-0,375 2.368 7 4 0,376-0,463 11.779 33 5 >0,463 16.389 48 Luas Total 35.211 100
Gambar 4.  NDVI pada perkebunan kelapa sawit di Lanskap Sembilang Dangku
3. Korelasi Antara NDVI dengan Estimasi Cadangan Karbon
Situmorang et al. (2016) menjelaskan bahwa NDVI dapat  digunakan  untuk  menduga  cadangan  karbon. NDVI memiliki korelasi  positif dengan cadangan karbon (Galidaki et  al. 2017;  Pareta  dan  Pareta  (2011); Madonsela et  al. 2018;  Fillipa et  al. 2018)  .  Korelasi positif ini disebabkan oleh banyaknya CO 2 yang terserap saat  proses  fotosintesis  sehingga  mempengaruhi  jumlah karbon  tersimpan  dalam  vegetasi.  NDVI  yang  semakin tinggi  dipengaruhi  semakin  tingginya  penyerapan
gelombang sinar merah dan biru serta semakin tingginya pemantulan gelombang sinar hijau (Purbaya et al. 2017). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat korelasi  yang  kuat  antara  NDVI  dengan  cadangan karbon.  Nilai  koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0,9972 dengan  persamaan    regresi  linier  Y  =  638,13x  -  242,65 (Gambar  5).  Penelitian  serupa  juga  pernah  dilakukan oleh    Purba et  al. (2013)  di  perkebunan  kelapa  sawit dengan  memperoleh  persamaan  regresi  Y  =  38,39  + 26,24x,  yaitu  Y=cadangan  karbon  dan  x  =NDVI. Situmorang et al. (2016)  melakukan penelitian di  hutan produksi  dengan  hasil  persamaan  regresi  Y  =  204,37x  – 102,1, yaitu  Y=cadangan karbon dan x= NDVI.

## Gambar 5.  Korelasi antara NDVI dengan cadangan karbon

## 4. Pendugaan Sebaran Cadangan Karbon
Persamaan regresi linier yang dihasilkan mempunyai koefisien korelasi yang kuat, sehingga dapat digunakan untuk menduga luas sebaran cadangan karbon seperti disajikan pada Tabel 4 dan  Gambar 6.  Sebagian besar  areal  (35,41%)    memiliki  cadangan  karbon  26-70 tonC/ha,    nilai  ini  menyerupai  cadangan  karbon  pada
areal pohon-pohon muda hingga hutan yang beregenerasi.      Sebagian  areal  (32,78%),  nilai  cadangan karbonnya  menyerupai nilai cadangan karbon pada areal hutan  yang  terus  beregenerasi  menuju  kondisi  seperti hutan primer, sementara itu  sisanya  menyerupai  wilayah dengan  cadangan  karbon  yang  rendah  (Greenpeaace 2013).
Tabel 4.  Luas perkebunan kelapa sawit berdasarkan kelas cadangan karbon
No. Cadangan karbon (tonC/ha) Luas (ha) Persentase (%) 1 <15 9.336 26,52 2 15-25 1.880 5,29 3 26-70 12.458 35,41 4 >70 11.537 32,78 Total 35.211 100,00
Gambar 6.  Peta cadangan karbon perkebunan kelapa sawit di Lanskap Sembilang Dangku

## SIMPULAN
Cadangan karbon kelapa sawit mengalami peningkatan    dengan  semakin  tua  kelas  umur  tanaman dan terjadi peningkatan cadangan karbon yang signifikan antara kelas umur 4 - 10 tahun ke kelas umur > 10 tahun sebesar    51,6  ton  C/ha.    Secara  lebih  rinci,  cadangan karbon pada   kelas umur <2 tahun sebesar 9,50 ton C/ha, kelas umur 2-3 sebesar 9,62 ton C/ha, kelas umur 4  - 10 sebesar 28,23 ton C/ha, dan pada kelas umur >10 sebesar 79,83 ton C/ha.
Hubungan NDVI dengan cadangan karbon mempunyai  korelasi  yang  kuat    (r=0,9972)  dengan persamaan  regresi  Y  =  638,13x  -  242,65;  persamaan  ini bersifat spesifik lokasi dan kelas umur tertentu.  Sebaran cadangan  karbon  berdasarkan  persentase  luas  wilayah seperti  berikut:    <  15  tonC/ha    seluas  26,52%,  15-25 tonC/ha seluas 5,29%, 26-70 tonC/ha seluas 35,41%, dan >70 tonC/ha seluas 32,78%

## DAFTAR PUSTAKA
Ashraf  AN,  Zulkefly  S,  Adekundle  SM,  Samad  MYA. 2017.    Growth  and  biomass  yield  of  oil  palm ( Elaeis  guineensis )  seedlings  as  influenced  by different rates of vermicompost. European Journal of Engineering Research and Science. 2 (8): 17-21.
[BPS].  Badan  Pusat  Statistik.  2017. Statistik  Kelapa Sawit  Indonesia  2016 .  Jakarta  (ID):  Badan  Pusat Statstik.
[Ditjenbun].  Direktorat  Jendral  Perkebunan.  2014 . Pedoman Budidaya Kelapa Sawit (Elais guineensis) yang  Baik. Jakarta  (ID):  Direktorat  Jendral Perkebunan.
[Ditjenbun].  Direktorat  Jendral  Perkebunan.  2016. Statistik Perkebunan Indonesia 2015-2017 .  Jakarta (ID): Direktorat Jendral Perkebunan.
Filippa  G,  Cremonese  E,  Migliavacca  M,  Galvagno  M, Oliver  S,  Humpherys  E,  Hfkens  K,  Ryu  Y, Verfaillie  J,    Cella  UM,  Richardson  AD.  2018.
NDVI  derived  from  near-infrared-enabled  digital cameras:  applicability  across  different  plant functional  types. Agricultural  and  Forest Meteorology . (249): 275-285.
Firdaus  MS,  Gandaseca  S,  Ahmed  OH,  Majid  NM. 2012. Comparison of selected physical properties of deep  peat  within  different  ages  of  oil  palm plantation. International  Journal  of  Physical
Sciences . 7(42): 5711-5716. DOI:
10.5897/IJPS12.441
Galidaki  G,    Zianis  D,    Gitas  I,  Radoglou  K, Karathanassi  V,  Tsakiri-Strati  M,  Woodhouse  I, Mallinis  G.  2016.  Vegetation  biomass  estimation with  remote  sensing:  focus  on  forest  and  other wooded  land  over  the  mediterranean  ecosystem. International  Journal  of  Remote  Sensing .  38(7): 1940-1966.
Ganie  MA,  Nusrath  A.  2016.  Determining  vegetation indices  (NDVI)  from  Landsat  8  satelite  data. International  Journal  of  Advanced  Research . 4(31): 1459-1463.
Greenpeace.  2013. Identifikasi  Hutan  Berstok  Karbon Tinggi  untuk  Perlindungan  pada  Hutan  Alam  dan Lahan  Terdegradasi  di  daerah  Tropis .  (Terhubung berkala).  https://goldenagri.com.sg  pdfs  /misc/
HCS%20Briefer% 20FINAL% 20with%20graphic%20IND%20REVISED.pdf.  [10 Juni 2018]. Hairiah  K,  Ekadinata  A,  Sari  RR,  Rahayu  S.  2011. Pengukuran Cadangan Karbon
dari Tingkat Lahan ke Bentang Lahan. Bogor (ID): World Agroforestry Centre.
Kauffman  JB,  Donato  DC.  2012. Protocols  for  the Measurement,  Monitoring  and  Reporting  of Structure, Biomass and Carbon Stocks in Mangrove Forests. Bogor (ID): CIFOR. [KELOLA  Sendang]. Kemitraan  Pengelolaan  Lanskap Sembilang  Dangku .  2017.  Bogor  (ID):  Zoological Society of London.
Lubis  AR.  2011.  Pendugaan  cadangan  karbon  kelapa sawit  berdasarkan  persamaan  allometrik  di  lahan gambut  kebun  meranti  paham  PT  Perkebunan Nusantara  IV  Kabupaten  Labuhan  Batu  Sumatera Utara.  [skripsi].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Lubis  RE,  Widanarko  A.  2011. Buku  Pintar  Kelapa Kelapa  Sawit .  Jakarta  (ID):  PT  Agro  Media Pustaka.
Madonsela  S,  Cho  MA,  Ramoelo  A,  Mutanga,  O.
Naidoo,  L.  2018.  Estimating  tree  species  diversity in  the  savannah  using  NDVI  and  woody  canopy cover. Internal Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation .  66: 106-115. Pareta  K,  Pareta  U.  2011.  Forest  carbon  management using  satellite  remote  sensing  techniques  a  case study  of  Sagar  District. E-International  Scientific Research Journal . 3(4): 335 – 348.
[PKT]  Plantation  Key  Technology.  2018. Kapan  Sawit Tidak  Berbuah  Lagi .  (Terhubung  Berkala)  . http://sawitnotif.pkt-group.com/2018/02/03/kapan- sawit-tidak-berbuah-lagi/. [16 Juli 2018].
Prasetyo  LB.  2017. Pendekatan  Ekologi  Lanskap  Untuk Konservasi  Biodiversitas .  Bogor  (ID):  Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Pratisto  A.  2014. Cara  Mudah  Mengatasi  Masalah Statistik  dan  Rancangan  Percobaan  dengan  SPSS 12. Jakarta (ID): PT Elex Media Komputindo. Pulhin  FB,  Lasco  RD,  Urguiola  JP.  2014.  Carbon sequestration  potential  of  oil  palm  in  Bohol Philippines. Ecosystem  and  Development  Journal . 4(2): 14-19.
Purba  KD,  Rahmawaty,  Riswan.  2013.  Pendugaan cadangan  karbon  above  ground  biomassas  (AGB) pada tegakan kelapa sawit ( Elaeis guineensis Jacq.)
di  Kabupaten  Langkat.  Peronema  Forestry  Science Journal. 2(1): 39-46.
Purbaya DA, Rushayati SB, Prasetyo LB. 2017. Spectral radiation  of  tree  leaves  in  Bogor  Agricultural University  Campus. IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental Science . 54 (2017) 012067. DOI:10.1088/1755-1315/54/1/012067.
Rosoman  G,  Sheun  SS,  Opal  C,  Anderson  P,  Trapshah R.2017. The  HCS  Approach  Toolkit. Singapura: HCS Approach Steering Group.
Sabiham  S.  2013. Sawit  dan  Lahan  Gambut  Dalam Pembangunan  Kelapa  Sawit  di  Indonesia. Bogor (ID): Himpunan Gambut Indonesia.
Situmorang JP, Sugianto S, Darusman. 2016. Estimation of  carbon  stock  stands  using  EVI  and  NDVI vegetation  index  in  production  forest  of  Lembah Seulawah  Sub-district,  Aceh  Indonesia. Aceh International  Journal  of  Science  Technology. 5(3): 126-139.
[SNI]  Standar  Nasional  Indonesia.  2011. Pengukuran dan  Perhitungan  Cadangan  Karbon-Pengukuran Lapangan  untuk  Penaksiran  Cadangan  Karbon Hutan . Jakarta (ID): Badan Standarisasi Nasional. Tanaka A, Makino A. 2009. Photosynthethic research in plant  science. Plant  and  Cell  Physiology .  50(4): 681-683.
Tovar  CLM.  2011.  NDVI  as  indicator  of  forest degradation. Unasylva . 62(2): 39-46.
[USGS]  United  States  Geological  Survey.  2018.  Using the  USGS  Landsat  8  Product.  (terhubung  berkala).
https://landsat.usgs.gov/using-usgs-landsat-8- product. [28 Mei 2018].
Veloo  R,  va  Ranst  E,  Selliah  P.    2015.    Peat characteristics  and  its  impact  on  oil  palm  yield. Wageningen Journal of Life Sciences . 72-73 (2015): 33-40.
Verhulst  N,  Govaerts  B.  2010. The  Normalized Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  Green  Seeker TM  Handheld  Sensor:  Toward  the  Integrated Evaluation of Crop Management. Part A: Concepts and case studies. Mexico: CIMMYT. Yahya  H.  2007. Photosynthesis  The  Green  Miracle . Istambul: Global Publishing.
Yulianto.  2015.  Pendugaan  cadangan  karbon  tersimpan pada  kelapa  sawit  ( Elaeis  guineensis Jacq.)  dan analisis  kesuburan  tanah  di  perkebunan  PT  Daria Dharma  Pratama  Ipuh  Bengkulu.  [tesis].  Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Zaitunah  A,  Samsuri,  Ahmad  AG  dan  Safitri  RA.  2018. Normalized  difference  vegetation  index  (NDVI) analysis for land cove types using landsat 8 OLI in Besitang  Watershed,    Indonesia. IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science .  126(1): 1-9.
Zhang H, Wang K, Xu X, Song T, Xu Y, Zeng F. 2015. Biogeographical  patterns  of  biomass  allocation  in leaves, stems and roots in China’s forests. Scientific Report. 5(15997): 1-12.