e-ISSN 2580-9636

## Analisis Kerapatan Hutan Sagu Menggunakan Transformasi Indeks Vegetasi (Studi Kasus di Desa Tawiri Kecamatan Teluk Ambon Kota Ambon)
Kezia E Lewantaur 1 , W. A. Siahaya 2* , dan E. J. Gazpersz 2
1 Program Studi Agroekoteknologi, Jurusan Budidaya Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Ambon 97233, Indonesia
2 Jurusan Budidaya Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Ambon 97233, Indonesia
* Korespondensi: tonny_siahaya@yahoo.com

## ABSTRAK
Secara ekologis hutan sagu dapat tumbuh, berkembang dan berproduksi pada lahan  marginal dimana tanaman lain sulit tumbuh. Penelitian ini dilaksanakan pada hutan sagu di Desa Tawiri, Kecamatan Teluk Ambon, Kota Ambon, Provinsi  Maluku.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memetakan  tingkat  kerapatan  hutan  sagu  berdasarkan  transformasi indeks  vegetasi  pada  citra  Landsat-7  ETM + 2016.  Metode  yang  digunakan  adalah  transformasi  indeks  vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  Landsat-7 ETM + . Hasil penelitian menunjukkan terdapat tiga tingkat kerapatan hutan sagu yaitu tingkat kerapatan sedang seluas 13,3 %, kerapatan rendah 3,4% dan kerapatan tinggi seluas 1,6 % dari luas daerah penelitian. Di lokasi penelitian terdapat 81% kawasan non sagu. Tingkat akurasi hasil klasifikasi tingkatan kerapatan hutan sagu tahun 2016 sebesar 92%, artinya ada kesesuaian antara hasil klasifikasi citra dengan keadaan sebenarnya di lapangan.
Kata Kunci: Ambon, indeks vegetasi, landsat, NDVI, sagu.

## Sago Forest Density Analysis Using Vegetation Index Transformation (Case Study in Tawiri Village, Teluk Ambon District, Ambon City)

## ABSTRACT
Ecologically, sago palms can grow, develop and produce on marginal land where other plants are difficult to grow. The research was conducted in a sago forest in Tawiri Village, Teluk Ambon District, Ambon City, Maluku Province. The  purpose  of  the  study  was  to  map  the  density  level  of  sago  forest  in  Tawiri  Village  at  2016  based  on  the transformation  of  the  vegetation  index  on  the  Landsat  imagery.  The  method  used  in  the  research  was  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) transformation Landsat-7 ETM + . The results showed that there were three levels of sago forest density: a medium density level of 13.3%, a low density of 3.4%, and a high density of 1.6% of the research area. In the study area, non-sago area covered 81% of the research area. The accuracy of the  sago forest density analysis at 2016 was 92%, which means there was a similarity between the image classification and the actual situation in the field.
Keywords: Ambon, landsat, NDVI, sago, vegetation index.

## PENDAHULUAN
Hutan sagu ( Metroxylon spp) merupakan salah  satu  jenis  tumbuhan  palem  wilayah tropika basah. Hutan sagu termasuk tumbuhan yang  berbunga  satu  kali  dan  berkembang dalam  rumpun,  memiliki  bentuk  pohon  yang tegak  dan  kuat,  tidak  berpengaruh  pada  arah
datangnya  cahaya  matahari  dengan  ukuran tinggi  dan  diameter  batang  yang  bervariasi tergantung pada jenis dan kondisi lahan tempat sagu  tumbuh.  Satu  rumpun  sagu  terdapat beberapa  jumlah  tumbuhan  yang  sangat bervariasi  tergantung  kondisi  tanah  dan hidrologi lahan sagu [1]. Secara ekologis hutan sagu dapat tumbuh, berkembang dan
Lewantaur et al , 2022. Analisis Kerapatan Hutan Sagu ...
berproduksi  pada  lahan  marginal  dimana tanaman lain sulit tumbuh [2].
Sagu  ( Metroxylon spp ) merupakan sumber  bahan pangan  dan  bahan  industri. Sebagai  sumber  bahan  pangan,  maka  sagu termasuk  bahan  pangan  pokok  alternatif setelah  beras  karena  kandungan  karbohidrat dan protein yang tinggi. Hutan sagu dipastikan sebagai  tumbuhan  serba  guna  karena  hampir seluruh  bagian  hutan  sagu  dapat  digunakan untuk  berbagai  keperluan,  seperti  bekas tebangan dapat dijadikan media pertumbuhan ulat sagu, batang muda dapat dijadikan pakan ternak, kulit batang dijadikan bahan bangunan dan  kayu  bakar,  pelepah  sagu  dijadikan  tali, anak daun sagu dapat dijadikan keranjang dan bahan  kerajinan  [1].  Disamping  itu  pelepah sagu dapat dijadikan bahan bangunan (dinding rumah dan plafon).
Berdasarkan  sifat  fisik  dan  kimianya, sagu  dapat  dimanfaatkan  tidak  terbatas  pada bahan  pangan  saja  tetapi  dapat  juga dimanfaatkan  untuk  bahan  baku  berbagai industri  baik  pangan  maupun  non  pangan (industri  kertas  dan  industri  tekstil),  sebagai bahan perekat pada industri tripleks, playwood ,  kertas  dan  tekstil;  sebagai  bahan dasar  pembuat  bahan  kimia  seperti  glukosa, fruktosa,  aseton,  asam  organik;  sebagai campuran  dalam  bahan  industri  obat-obatan dan  kosmetik  [1] . Dengan  perkembangan teknologi,  ternyata  pati  sagu  juga  dapat dijadikan bahan baku untuk pembuatan plastik yang  dikenal  dengan  istilah biodegradable plastic (plastik yang mudah terurai). Selain itu, tepung  sagu  dapat  diolah  menjadi  etanol (gasohol) [3].
Pulau  Ambon  merupakan  salah  satu pulau  kecil  dengan  luas  760,92  km 2 yang terdapat  di  kawasan  Kepulauan  Maluku  dan memiliki fungsi yang sangat besar karena pada pulau ini terletak Kota Ambon sebagai ibukota Provinsi  Maluku  sehingga  terdapat  berbagai pusat  aktivitas  seperti  pusat  pemerintahan, pusat  perdagangan  dan  berbagai  pusat aktivitas sosial ekonomi lainnya. Sehubungan dengan  hal  tersebut  di  atas  maka  terjadi
peningkatan  jumlah  penduduk  terutama melalui urbanisasi.
Konversi  lahan  hutan,  termasuk  di dalamnya  konversi  hutan  sagu  menjadi  lahan pertanian,  non  pertanian,  seperti  pemukiman penduduk,  perkantoran,  secara  langsung menyebabkan berkurangnya baik luas maupun kerapatan  hutan  sagu.  Berdasarkan  Peta Kawasan Lindung dan Budidaya Kota Ambon yang tertera dalam RTRW Kota Ambon tahun 2011-2031 [4], daerah kajian termasuk dalam Wisata Alam Kawasan Hutan Sagu. Sehubungan dengan itu maka dapat dikatakan bahwa  hutan  sagu  merupakan  kawasan  yang perlu dilindungi.
Meningkatnya  jumlah  penduduk  dan peningkatan taraf hidup masyarakat berimplikasi  terhadap  semakin  bertambahnya kebutuhan  masyarakat  terhadap  lahan.  Kota Ambon memiliki angka kepadatan yang tinggi, yaitu  mencapai  732  jiwa/km 2 ,  dengan pertumbuhan penduduk selama sepuluh tahun (2002–2013)  sebesar  3,26  persen  [5].  Dari waktu  ke  waktu,  lahan  telah  dimodifikasi manusia  untuk  berbagai  jenis  penggunaan, diantaranya  hutan  diubah  menjadi  lahan pertanian [6,7] . Demikian pula halnya dengan berkurangnya  kerapatan  hutan  sagu  terjadi akibat pengaruh peningkatan jumlah penduduk dan peningkatan taraf hidup masyarakat serta semakin bertambahnya kebutuhan masyarakat terhadap lahan.
Berkurangnya  tingkat  kerapatan  hutan sagu dapat diidentifikasi dengan menggunakan teknologi  penginderaan  jauh.  Penginderaan jauh adalah teknik atau ilmu pengetahuan yang menjelaskan  tentang  sesuatu  objek  tanpa menyentuhnya  [8].  Teknologi  penginderaan jauh  memiliki  berbagai  keunggulan,  yaitu pengumpulan  data  dapat  dilakukan  di  dalam ruangan (laboratorium) pada siang atau malam hari  dan  dalam  segala  cuaca,  sehingga  akan menghemat  biaya,  waktu  dan  tenaga  serta memiliki  ketelitian  yang  memadai [9]. Selanjutnya  dikemukakan  pula  beberapa keunggulan  teknologi  penginderaan  jauh lainnya yakni: menggambarkan objek, daerah dan  gejala di  permukaan bumi dengan wujud
dan letaknya yang mirip dengan di permukaan bumi,  menggambarkan  objek,  daerah  dan gejala  yang  relatif  lengkap  meliputi  daerah yang  luas  dan  permanen,  dapat  dibuat  secara cepat  meskipun  untuk  daerah  yang  sulit dijelajahi secara terrestrial, citra tertentu dapat menghasilkan  gambar  3  dimensi  jika  dilihat menggunakan stereoskop dan merupakan satu- satunya  metode  yang  digunakan  untuk memetakan bencana sebelum maupun setelah bencana terjadi [10].
Penginderaan jauh memberikan pandangan  sinoptik  berbagai  kenampakan lahan  pada  suatu  interval  waktu  dan  berguna untuk  memantau  berbagai  sumberdaya  yang dinamis  [11,12,13,14].  Satelit  penginderaan jauh  memainkan  peranan  penting  dalam memberikan  informasi  mengenai  penutup hutan, tipe vegetasi dan perubahan penggunaan lahan [15,16,17,14].
Untuk  deteksi  tutupan  hutan,  produk Landsat (MMS, TM dan ETM+) telah banyak digunakan  karena  memiliki  hubungan  yang baik  antara  resolusi  spasial  dan  cakupan temporal  [18],  disamping  itu  tersedia  gratis dari United States Geological Survey (USGS) [19].
Transformasi indeks vegetasi yaitu suatu alternatif  yang  digunakan  untuk  mengukur kondisi  penutup  lahan  yang  didasarkan  pada ukuran nilai-nilai  spektral  penginderaan jauh, dengan  memanfaatkan  kombinasi  antara saluran  merah  dan  inframerah  dekat  citra Landsat,  SPOT  atau  ASTER.  Beberapa transformasi  indeks  vegetasi  yang  dikenal, antara  lain Ratio  Vegetation  Index (RVI), Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI),  dan Soil  Adjusted  Vegetation  Index (SAVI)  [20,21].  Untuk  melakukan  verifikasi tutupan  vegetasi  untuk  setiap  piksel  hutan, diterapkan normalized  difference  vegetation index (NDVI) [20].
Perkembangan piranti lunak pengolahan citra digital dengan Sistem Informasi Geografis  (SIG)  berbasis  komputer  sangat mendukung perkembangan teknologi
penginderaan jauh. Sistem Informasi Geografis  (GIS)  dan  penginderaan  jauh  (RS) adalah alat yang ampuh dan hemat biaya untuk menilai dinamika spasial dan temporal tutupan lahan [22,23,24,25] .
Digunakannya transformasi NDVI karena memiliki memiliki kemampuan terbaik (akurasi keseluruhan 0,994; Indeks Kesepakatan  Kappa  Cohen,  KIA  =  0,987)  di antara  metode  yang  diuji  untuk  area percontohan dan
memungkinkan perbandingan  dengan  studi  tutupan  hutan lainnya dari Italia Tengah [26,27].
Disamping  itu  umumnya  koefisien korelasi  (nilai  R)  antar  nilai  transformasi NDVI  dengan  kerapatan  vegetasi  lebih  besar dibandingkan dengan nilai transformasi indeks vegetasi lainnya. Tujuan penelitian ini adalah menentukan  tingkat  kerapatan  hutan  sagu  di Desa Tawiri.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  hutan sagu  di  Desa  Tawiri,  Kecamatan  Teluk Ambon. Kota Ambon, Provinsi  Maluku.  Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain yaitu: 1 unit GPS ( Global Position System ),  kamera  digital,  alat  tulis  menulis, Landsat-7 ETM + path 109, row 63 tahun 2016, Peta RBI digital (Skala 1 : 50.000 Lembar P. Ambon  dan  P.  Seram  (Bakosurtanal,  2010). Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  analisis  digital  citra  Landsat-7  ETM + . Pengamatan lapangan digunakan untuk menguji  tingkat  kebenaran  hasil  analisis digital citra satelit Landsat-7 ETM + . Variabel pengamatan  dalam  penelitian  ini  adalah tingkat  kerapatan  hutan  sagu  berdasarkan transformasi  indeks  vegetasi  NDVI  citra Landsat-7  ETM + 2016.  Tahapan  analisis digital  citra  terbagi  atas  tahap  pre  prosesing dan  tahap  prosesing  citra.  Perangkat  lunak ( software )  yang  digunakan  sebagai  sarana pengolahan dan interpretasi citra seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Lewantaur et al , 2022. Analisis Kerapatan Hutan Sagu ...
Tabel 1. Software yang Digunakan dan Fungsinya No Software Fungsi 1 ENVI 5.1 Koreksi Radiometrik, Koreksi Geometrik, Pemotongan Citra dan Analisis NDVI 2 ArcGIS 10.2.2 Analisis SIG lahan sawah dan Layout Peta 3 Microsoft Office 2010, Microsoft excel 2010, Pengolahan data statistic dan word prosesing

## Desain dan Prosedur Penelitian
Tahap-tahap  desain  dan  prosedur  penelitian  adalah  sebagaimana  digambarkan  secara skematik pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian.

## Tahap Pre-Prosesing
Tahap  pre  prosesing  citra  terbagi  atas landsat Gap  fill ,  koreksi  radiometrik,  koreksi geometrik,  dan  pemotongan  citra.  Landsat Gap  fill merupakan  proses  perbaikan  hanya menutup garis {-} pada  citra  yang digunakan sebagai  frame,  dengan  menggunakan  citra yang digunakan sebagai filler.
Koreksi  radiometrik  dilakukan  untuk menghilangkan distorsi radiometrik pada citra. Distorsi  radiometrik  adalah  kesalahan  yang terjadi  pada  nilai  intensitas  piksel  yang tercatat.  Formula  yang  digunakan  dalam koreksi  radiometrik  citra  Landsat-7  ETM + adalah :
  min * max min max L L Qcal Qcal L L          (unit Wm -2 sr -1 )
Keterangan :
L =  Nilai radian sensor dalam unit Wm -2 sr -1 Lmax =  Nilai spektral radian maksimum yang terekam oleh sensor Lmin =  Nilai spektral radians minimum yang terekam oleh sensor Qcal =  Nilai digital citra
Qcalmax  =  Nilai digital citra maksimum Qcalmin  =  Nilai digital citra minimum
Koreksi  geometrik  dilakukan  untuk memperbaiki  distorsi  geometrik  sehingga diperoleh  citra  dengan  sistem  proyeksi  dan koordinat yang sama. Koreksi geometrik perlu dilakukan  agar  nilai  piksel      yang  sebenarnya berada pada posisi yang tepat.
Koreksi  geometri  dilakukan  dengan tujuan agar citra memiliki referensi geografis,
sehingga kesalahan geometris pada citra dapat dibetulkan  dan  tidak  terjadi  pergeseran  pada saat  dilakukan  tumpangsusun  ( overlay ). Formula  dalam  Koreksi  Geometrik  untuk penggunaan  GCP  seperti  pada  persamaan berikut:
x    =    f 1 (X,Y) y    =    f 2 (X,Y) Keterangan : (x,y)  =   Koordinat lama citra (kolom baris) (X,Y) =   Koordinat sebenarnya (sistem koordinat peta) f 1 ,f 2 =   Fungsi Transformasi
Pemotongan  citra  merupakan  suatu proses  pemotongan  pada  citra  yang  akan digunakan agar sesuai dengan lokasi penelitian. Layer batas untuk memotong citra menggunakan  peta  batas  hutan  sagu  yang dibuat  dengan  cara  menginterpretasi  citra Google Earth tahun 2007.

## Tahap Processing
Prosesing  citra  satelit  meliputi  analisis digital  berupa  transformasi  NDVI,  uji lapangan  dan  uji  tingkat  akurasi  analisis digital.  Algoritma  NDVI  yang  digunakan seperti pada persamaan berikut :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐼𝑅  −  𝑅 𝐼𝑅 + 𝑅 Keterangan : IR =  Inframerah ( Infrared ) R =  Merah ( Red )
Lewantaur et al , 2022. Analisis Kerapatan Hutan Sagu ...
Transformasi  indeks vegetasi  dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  kerapatan  kanopi. Indeks  vegetasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  NDVI.  Nilai  NDVI memiliki  efektivitas  untuk  memprediksi  sifat permukaan ketika kanopi vegetasi tidak terlalu rapat dan tidak terlalu jarang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Pre-Prosesing

## Koreksi radiometrik
Koreksi  radiometrik  dilakukan  untuk menghilangkan distorsi radiometrik pada citra. Distorsi  radiometrik  adalah  kesalahan  yang terjadi  pada  nilai  intensitas  piksel  yang tercatat.  Citra  yang  digunakan  yaitu  Citra Landsat-7 ETM + 2016. Nilai koreksi radiometrik  masing-masing  citra  Landsat disajikan  dalam  Tabel  2.  Gambar  2  dan  3 menunjukkan  perbandingan  antara  citra sebelum dan sesudah proses koreksi. Tabel 2. Hasil Koreksi Radiometrik Saluran Landsat-7 ETM + 2016 Rata- rata DN Rad Min Max Min Max 1 0 255 0 191.6 53.11 2 0 255 0 196.5 33.76 3 0 255 0 152.9 22.02 4 0 255 0 157.4 9.63 5 0 255 0 30.2 2.84 7 0 255 0 10.8 0.65
Keterangan :  DN  =  Nilai digital dari masing-masing citra
Rad =  Nilai radian masing-masing citra setelah koreksi radiometrik Sumber : Hasil Koreksi Radiometrik
Gambar  2.  Citra  Landsat-7  ETM + Pulau  Ambon  tahun  2016  saluran  3  :  a)  belum koreksi radiometrik; b) sudah koreksi radiometrik
(a) (b)
Gambar 3. Citra Landsat-7 ETM + Pulau Ambon tahun 2016 saluran 4 : a) belum koreksi radiometrik; b) sudah koreksi radiometrik

## Koreksi geometrik
Koreksi  geometrik  dilakukan  untuk memperbaiki  distorsi  geometrik  sehingga diperoleh  citra  dengan  sistem  proyeksi  dan koordinat yang sama. Hasil koreksi geometrik
yang  dilakukan  dengan  10  titik  GCP mendapatkan  nilai  RMS Error 0.003243 (Tabel  3).  Hasil  koreksi  geometrik  masing- masing  citra  Landsat  terlihat  pada  Gambar  4 dan 5.
Tabel 3. Nilai RMS Error. Map Image Predict Error RMS Error x y x y x y x y 411253.26  9595495.13  6240.94  1103.00  6240.94  1103.00 0.00 -0.00 0.00 407156.47  9590833.29  6104.38  1258.39  6104.38  1258.39 0.00 0.00 0.00 409769.24  9585705.34  6191.47  1429.32  6191.47  1429.32 0.00 0.00 0.00 421858.09  9591397.09  6594.44  1239.60  6594.44  1239.60  -0.00 -0.00 0.00 419113.05  9589636.87  6502.94  1298.27  6502.94  1298.27  -0.00 0.00 0.01 379808.27  9589372.05  5192.78  1307.10  5192.78  1307.10  -0.00 0.00 0.00 391951.93  9602943.21  5597.56 854.73 5597.56 854.73 0.00 0.00 0.00 398677.19  9604163.25  5821.74 814.06 5821.74 814.06 -0.00 0.00 0.00 388342.44  9581787.82  5477.25  1559.91  5477.25  1559.91 0.00 -0.00 0.00 413717.95  9598211.02  6323.10  1012.47  6323.10  1012.47 0.00 0.00 0.00
Sumber : Hasil Koreksi Geometrik Citra Landsat-7 ETM + .
Gambar 4. Citra Landsat-7 ETM + Pulau Ambon tahun 2016 saluran 3 a) belum koreksi geometrik; b) sudah koreksi geometrik.
(b) (a) (a) (b)
Lewantaur et al , 2022. Analisis Kerapatan Hutan Sagu ...
Gambar 5. Citra Landsat-7 ETM + Pulau Ambon tahun 2016 saluran 4 : a) belum koreksi geometrik; b) sudah koreksi geometrik.

## Landsat Gap fill
Landsat Gap  Fill merupakan  proses perbaikan hanya menutup garis {-} pada citra yang  digunakan  sebagai frame ,  dengan
menggunakan  citra  yang  digunakan  sebagai filler . Citra yang dilakukan gap fill yaitu Citra Landsat-7  ETM + tahun  2016.  Citra  hasil gap fill terlihat pada Gambar 6 & 7.
Gambar 6. Citra  Landsat-7 ETM + Pulau Ambon tahun 2016 saluran 3 :  a) sebelum gap fill ; b) sesudah gap fill .
Gambar 7. Citra Landsat-7 ETM + Pulau Ambon tahun 2016 saluran 4 : a) sebelum gap fill ;
b) sesudah gap fill .
(b) (a)

## Pemotongan Citra
Pemotongan  citra  dilakukan  untuk mempercepat proses analisis dan memperkecil ukuran  ruang  penyimpanan  citra  pada hardware . Gambar 8 menunjukkan citra hasil pemotongan ( cropping ) citra Landsat-7 ETM + 2016  sebagai  lokasi  penelitian.  Berdasarkan hasil  analisis  visual,  ditemukan  hutan  sagu seluas 111,4 ha di Desa Tawiri.

## Prosesing Citra

## Transformasi Spektral
Hasil  analisis  nilai  statistik  NDVI  citra Landsat-7  ETM + dapat  dilihat  pada  Tabel  4, sedangkan gambar hasil analisis citra NDVI di lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 9.
Tabel 4.  Hasil Analisis nilai statistik NDVI berdasarkan Kerapatan Sagu di lokasi penelitian.
Citra Landsat Nilai Statistik Desa Tawiri Min Max Mean Stdev 2016 -0.23 0.70 0.6 0.13 Sumber : Hasil Koreksi Geometrik Citra Landsat-7 ETM + . Gambar 8. Citra Lokasi Penelitian Hasil Pemotongan Gambar 9. Hasil Transformasi Indeks Vegetasi (NDVI) Citra Landsat-7 ETM + Lokasi
Penelitian.

## Pembahasan

## Hubungan NDVI dengan Kerapatan Hutan
Sagu
Hasil  transformasi  NDVI  untuk  daerah penelitian  menunjukkan  terdapatnya  korelasi antara  nilai  NDVI  dan  kerapatan  hutan  sagu
dalam  bentuk  persamaan  matematis  yaitu kelas  kerapatan  hutan  sagu  dianggap  sebagai variabel  x,  sedangkan  nilai  NDVI  dianggap sebagai  variabel  y.  Pasangan  nilai  sampel menghasilkan  distribusi  titik-titik  data  yang membentuk  pola  linier  disajikan  dalam Gambar 10.
Lewantaur et al , 2022. Analisis Kerapatan Hutan Sagu ...
Gambar 10. Hubungan nilai NDVI dengan kelas kerapatan hutan sagu di Lokasi Penelitian tahun 2016.
Berdasarkan  Gambar  9  diperoleh  y  = 0.0586x  +  0.5024  dan  R 2 =  0.8892  hasil tersebut  menunjukkan  adanya  korelasi  positif antara  nilai  NDVI  dan  kelas  kerapatan  yang ditunjukan  dengan  tanda  positif  di  depan koefisien regresi dan ditunjukan dalam grafik. Dari hasil uji tersebut diperoleh nilai koefisien regresi  sebesar  1  (satu)  yang  memiliki pengertian  bahwa  nilai  NDVI  dan  kelas kerapatan hutan sagu di lokasi penelitian tahun 2016  memiliki  hubungan  yang  kuat  dan berpengaruh terhadap kelas kerapatan.

## Tingkat Kerapatan Hutan sagu
Tingkat  kerapatan  hutan  sagu  di  lokasi penelitian 2016 diperoleh dari hasil pengolahan citra Landsat-7 ETM + tahun 2016 menghasilkan  3  kelas  kerapatan  hutan  sagu yaitu  kerapatan  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Tingkat  kerapatan  hutan  sagu  disajikan  pada Tabel  5  dan  peta  kerapatan  hutan  sagu  di Daerah  Penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar 11.
Tabel 5. Tingkat Kerapatan Hutan Sagu tahun 2016 di Lokasi Penelitian.
Tahun Rendah Sedang Tinggi Non Sagu Total ha % ha %
ha % ha % ha % 2016 3.78 3.4 14.8 5 13.3 1.76  1.6 91.0 3 81.7 111.4 100 Sumber : Hasil Analisis Citra Landsat-7 ETM + 2016
Berdasarkan hasil transformasi Indeks Vegetasi seperti yang disajikan pada Tabel 5, ditemukan  area  non  hutan  sagu  seluas  81% dari luas daerah penelitian. Berdasarkan hasil analisis visual Citra Google Earth tahun 2007 kawasan  non  hutan  sagu  ini  merupakan kawasan  hutan  sagu  sehingga  dapatlah dikatakan  bahwa  luas  kawasan  hutan  sagu yang ada di daerah penelitian telah mengalami penurunan. Tingkat kerapatan hutan sagu yang ditemukan  di  daerah  penelitian  didominasi
oleh  tingkat  kerapatan  sedang,  yakni  seluas 13.3  %  dari  luas  hutan  sagu  di  daerah penelitian, sedangkan terendah adalah tingkat kerapatan  tinggi,  yakni  seluas  1,6%  dari  luas hutan sagu di daerah penelitian.

## Uji Ketelitian
Hasil uji akurasi analisis kerapatan hutan sagu di lokasi penelitian tahun 2016 disajikan pada Tabel 6.
y = 0,0586x + 0,5204 R² = 0,8892 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0 1 2 3 4 Nila i N DVI Kelas Kerapatan Nilai NDVI Linear (Nilai NDVI)
Gambar 11. Peta Kerapatan Hutan Sagu Daerah Penelitian tahun 2016.

## Tabel 6.  Uji Akurasi Klasifikasi Kerapatan Hutan Sagu 2016
Kerapatan Rendah Sedang  Tinggi  Total Users Accuracy Commision Error Rendah 9 0 0 9 100% 0% Sedang 0 9 0 9 100% 0% Tinggi 1 0 8 9 89% 11% Total 10 9 8 27 Producers Accuracy 90% 100% 100% Ommosion Error 10% 0% 0% Overall Accuracy 92% Kappa Accuracy 90%
Berdasarkan  Tabel  6  nilai overall accuracy tahun  2016  sebesar  92%.  Menurut [28] nilai overall accuracy dianggap benar jika nilai overall  accuracy di  atas  batas  toleransi yang  diberikan  yaitu  ≥  80%.  Dengan  hasil klasifikasi  di  atas,  maka  klasifikasi  dianggap benar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  di atas, maka dapat disimpulkan:
1. Terdapat tiga tingkat kerapatan hutan sagu di daerah daerah penelitian, yaitu kerapatan rendah, sedang dan tinggi.
Lewantaur et al , 2022. Analisis Kerapatan Hutan Sagu ...
2. Tingkat  kerapatan  hutan  sagu  di  daerah penelitian  hasil  analisis  citra  Landsat-7 ETM + 2016  dan  hasil  uji  lapangan  2017, didominasi  oleh  Kerapatan  Sedang  yakni seluas  13,3  %  sedangkan  terendah  yaitu kerapatan  tinggi  seluas  1,6  %  dari  luas daerah  penelitian.  Disamping  itu  terdapat kawasan  non  sagu  seluas  81  %  dari  luas daerah penelitian.
3. Tingkat  akurasi  hasil  analisis  citra  tahun 2016  sebesar  92%,  artinya  ada  kesesuaian antara hasil klasifikasi citra dengan keadaan sebenarnya di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Louhenapessy, J. E., Luhukay, M. Dan J. Riry.,  2010.  Sagu,  Harapan  Dan Tantangan.  Penerbit  Bumi  Aksara. Jakarta.
[2] Louhenapessy,  J.E.,  2008.  Tanah  dan Sagu  di  Daerah  Merauke  Provinsi  Irian Jaya.  Fakultas  Pertanian,  Universitas Pattimura, Ambon .
[3] Bustaman, S. 2008. Strategi
Pengembangan Bioetanol Berbasis Sagu Di Maluku. Balai Besar Pengkajian Dan
Pengembangan  Teknologi  Pertanian,
Bogor.
[4] PERDA Kota Ambon Nomor 24 Tahun 2012  tentang  Rencana  Tata  Ruang Wilayah  (RTRW)  Kota  Ambon  Tahun 2011 – 2031.
[5] BPS  Kota  Ambon.  2014.  Kota  Ambon Dalam Angka.
[6] FAO (Food and Agriculture
Organization)  of  the  United  Nations,
1995. Planning for Sustainable Land Use Resources.  FAO  Land  and  Water Bulletin 2, Rome. pp. 472
[7] Munibah,  K.  2008.  Model  spasial perubahan penggunaan lahan dan arahan penggunaan lahan berwawasan lingkungan (Studi Kasus DAS Cidanau, Provinsi  Banten).  Disertasi.  Sekolah
Pascasarjana,  Institut  Pertanian  Bogor, Bogor.
[8] Hartono.  2010.  Penginderaan  Jauh  dan Sistem Informasi Geografi serta
Aplikasinya  di  Bidang  Pendidikan  dan Pembangunan, Seminar Nasional-PJ dan SIG I.
[9] Siahaya,  W.A.  1998.  Aplikasi  Foto Udara  dan  Sistem  Informasi  Geografis untuk  Menilai  Kemampuan  Lahan  dan Tata  Ruang  Pertanian  Jazirah  Leihitu Kotamadya Ambon. [Tesis]. Universitas
Gadjah Mada. Yogyakarta.
[10] Siahaya,
W.A. 2016. Pengaruh Perubahan  Tutupan  Lahan  Terhadap Perubahan Penutup Bentik Dasar Perairan Pesisir Pulau Kecil Berdasarkan  Citra  Satelit  Resolusi Menengah  (Studi  Kasus  Empat  Belas DAS yang Bermuara di Teluk Ambon). [Disertasi]  Universitas  Gadjah  Mada, Yokyakarta.
[11] Lubchenco,  J.,  Olson  A.M.,  Brubaker L.B., Carpenter S.R., Holland, M.M. and S.P.  Hubell.  1991.  The  sustainable biosphere  initiative:  an  ecological research agenda. Ecology 72: 371–412.
[12] Roughgarden  J.,  Running  S.W.  and Matson  P.A.  1991.  What  does  remote sensing  do  for  ecology?  Ecology  72: 1918–1922.
[13] Stoms,  D.M.  and  Estes,  J.E.  1993.  A remote sensing agenda for mapping and monitoring  biodiversity.  International Journal  of  Remote  Sensing  14:  1839– 1860.
[14] Jha,  C.S.,  Goparaju,  L.,  Tripathi,  A., Gharai,  B.,  Raghubanshi,  A.S.  and  J.S. Singh, 2005.  Forest Fragmentation and its  Impact  on  Species  Diversity:  An Analysis  Using  Remote  Sensing  and GIS.  Biodiversity and Conservation 14: 1681–1698. Springer.
[15] Houghton  R.A.  and  G.M.  Woodwell. 1981.  Biotic  contributions  to  global carbon cycle: the role of remote sensing. In: Proceedings of Seventh International Symposium  on  Machine  Processing  of Remote  Sensing  Data.  West  Lafayette, Indiana, pp. 593–602.
[16] Botkin D.B., Estes J.E., McDonald R.M. and  M.V.  Wilson.  1984.  Studying  the Earth’s vegetation from space.
Bioscience 34: 508–514.
[17] Malingreau, J.P. dan R. Christiani. 1981. Land Cover/Land Use Classification for Indonesia.  The  Indonesia  Journal  of Geoghraphy. 11(41):13-50
[18] Williams,  D.  2006.  Landsat-7  science data  users  handbook  [on  line]  URL. http://ltpwww.gsfc.nasa.gov/IAS/handb ook/handbook_htmls/chapter11/chapter 11. html. Accessed November 2011.
[19] Woodcock,  C.  E.,  Allen,  R.,  Anderson, M.,  Belward,  A.,  Bindschadler,  R.,  and W. Cohen. 2008. Free access to Landsat imagery. Science, 320, 1011e1011.
[20] Jensen,  J.R.,  1986,  Introductory  Digital Image  Processing:  A  Remote  Sensing Perspective,  Prentice  Hall  Inc.,  New York.
[21] Purevdorj, Ts., R., Tateishi, T., Ishiyama, Y. and Honda. 1998. Relationships between Percent Vegetation Cover and Vegetation Indices. International Journal of Remote Sensing. 18(19). 519- 3535.
[22] Hathout,  S.  2002.  The  use  of  GIS  for monitoring and predicting urban growth in  East  and  West  St  Paul,  Winnipeg, Manitoba, Canada.
Journal of Environmental  Management,  66,  229– 238.
[23] Herold,  M.,  Goldstein,  N.  C.  and  K.C. Clarke.  2003.  The  spatiotemporal  form of urban growth: measurement, analysis
and  modeling.  Remote  Sensing  of Environment, 86, 286–302.
[24] Lambin, E. F., Geist, H. and E.  Lepers. 2003.  Dynamics  of  land  use  and  cover change  in  tropical  regions.  Annual Review of Environment and Resources, 28, 205–241
[25] Serrea, P., Pons, X. and D. Saurı.  2008. Land-cover  and  land-use  change  in  a Mediterranean  landscape:  a  spatial analysis  of  driving  forces  integrating biophysical and human factors. Applied Geography, 28: 189–209.
[26] Chirici,  G.,  Giuliarelli,  D.,  Biscontini,
D.,  Tonti,  D.,  Mattioli,  W.,  and  M.
Marchetti, M. 2011. Large-scale monitoring of coppice forest clearcuts by multitemporal  very  high  resolution satellite  imagery.  A  case  study  from central  Italy.  Remote  Sensing  of Environment, 115: 1025-1033.
[27] Lamonaca,  A.  2006.  Utilizzo  di immagini quickbird per il monitoraggio annuale della superficie forestale. L’Italia  forestale  e  Montana,  61:  119-
132
[28] Andana,  E.  2015.  Pengembangan  Data Citra Satelit Landsat-8 Untuk Pemetaan Area  Tanaman  Hortikultura  Dengan Berbagai  Metode  Algoritma  Indeks Vegetasi.  Studi  Kasus:  Kabupaten
Malang  dan  Sekitarnya.  Prosiding Seminar Nasional Manajemen
Teknologi  XXII.  Institut  Teknologi Sepuluh November Surabaya.