## SPATIO-TEMPORAL LANDSCAPE HUTAN DAN DAMPAKNYA TERHADAP STOCK
CARBON SEBAGAI AKSI MITIGASI MENUJU NET SINK 2030

## DI NEGERI HUTUMURI

## SPATIO-TEMPORAL FOREST LANDSCAPE AND ITS IMPACT ON CARBON STOCK AS A MITIGATION ACTION TOWARDS NET SINK 2030 IN HUTUMURY VILLAGE
Oleh
Aryanto Boreel 1) ,  Thomas M. Silaya 2) , Lydia. R. Parera 3) , Yeri A. Latupeirissa 4)
1), 2), 3) Dosen Program Studi Pengelolaan Hutan Jurusan Kehutanan Faperta-Unpatti
4) Mahasiswa Program Studi Pengelolaan Hutan Jurusan Kehutanan Faperta-Unpatti Email:* boreelarie@gmail.com
Diterima: 28 April 2024
Disetujui: 1 Mei 2024

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan  tahun  2015-2023,  dan  menduga besarnya  cadangan karbon tersimpan di Negeri Hutumuri. Citra google earth periode 2015 dan 2023 digunakan dalam penelitian  ini  untuk  mendeteksi  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan.  Klasifikasi  jenis  penutupan  lahan menggunakan  metode  klasifikasi  terbimbing  dengan  4  jenis  tutupan  lahan  diantaranya  hutan,  agroforestri,  semak belukar dan permukiman. Jumlah cadangan karbon dalam penelitian ini diperoleh dengan menghitung luas masing- masing  tipe  penutupan  lahan  dikalikan  dengan  angka  cadangan  karbonnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  terjadi variasi tutupan/penggunaan lahan di lokasi studi selama periode amatan. Tutupan lahan hutan meningkat dari tahun 2015-2023 sebesar 17,62%, demikian halnya dengan permukiman 0,34%. Berbanding terbalik dengan tutupan lahan agroforestri  dan  semak  belukar  yang  mengalami  penurunan  10,28%  dan  7,68%  selama  periode  amatan.  Hal  ini tentunya  mempengaruhi  jumlah  cadangan  karbon  tersimpan  di  lokasi  studi.  Total  potensi  cadangan  karbon  atas permukaan  tanah  di  lokasi  studi  meningkat 19,59%  di  tahun  2023  atau  sekitar 56.029,84  ton  C/ha  dengan  potensi cadangan karbon terbesar ditemukan pada lahan hutan dibandingkan lainnya selama periode amatan.
Kata Kunci: Perubahan Lahan, Klasifikasi Terbimbing, Hutan, Agroforestri, Karbon.

## Abstract
This study aims to analyze LULC changes from 2015-2023, and estimate the amount of carbon stock stored in Negeri Hutumuri.  Google  Earth  images  from  2015  and  2023  were  used  in  this  study  to  detect  land  LULC  changes.  The classification of land cover types used the guided classification method with 4 types of land cover including forest, agroforestry, shrubs and settlements. The amount of carbon stock in this study was obtained by calculating the area of each land cover type multiplied by its carbon stock number. The results showed that there were variations in land cover/land use at the study site during the observation period. Forest land cover increased from 2015-2023 by 17.62%, settlements by 0.34%. In contrast, the land cover of agroforestry and shrubs decreased by 10.28% and 7.68% during the observation period. This certainly affects the amount of carbon stock stored in the study area. The total potential aboveground  carbon  stock  in  the  study  site  increased  by  19.59%  in  2023  or  around  56,029.84  tons  C/ha  with  the largest potential carbon stock found on forest land compared to others during the observation period.
Keywords : Landuse Change, Supervised Classification, Forest, Agroforestry, Carbon

## PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  global,  yang  disebabkan  oleh  emisi  gas  rumah  kaca  (GRK)  sangat mempengaruhi  proses  dan  pola  ekosistem  dengan  implikasi  yang  tidak  dapat  diprediksi  terhadap lingkungan  global,  kelangsungan  hidup  manusia,  dan  pembangunan  ekonomi,  serta  menjadi  salah  satu
tantangan  utama  yang  dihadapi  seluruh  umat  manusia  (Tian  et  al.,  2022).  Selama  periode  2001-2020 peningkatan suhu permukaan bumi sebesar 0,99 0 C dengan peningkatan tertinggi terjadi pada periode 2011- 2020  sebesar  1,09 0 C  lebih  tinggi  dari  periode  1850-1990  (IPCC,  2021;  Mukti,  2023).  Ini  terjadi  akibat dinamika perubahan iklim global yang disebabkan oleh semakin tingginya konsentrasi Gas Rumah Kaca (GRK)  yang  berada  di  atmosfer  bumi,  salah  satunya  gas Carbon  Dioksida (CO 2 ).  Salah  satu  teknik konservasi  energi  yang  ramah  lingkungan  dan  efisien  untuk  memitigasi  perubahan  iklim  adalah meningkatkan  penyimpanan  karbon  karena  akan  mengurangi  jumlah  CO 2 di  atmosfer  yang  berperan penting dalam pemanasan global (Tian et al., 2022).
Informasi perubahan tutupan/penggunaan lahan sangat penting untuk pengelolaan sumber daya alam dan pemantauan perubahan lingkungan global serta konsekuensinya (Ariez et al., 2022). Perubahan penutupan/penggunaan lahan ini dapat menuju arah yang positif yaitu pembangunan yang sesuai dengan perencanaan  dan  daya  dukung  lahan  namun  juga  dapat  menuju  ke  arah  yang  negatif  (Hu  et  al,  2008; (Ridawan et al., 2017). Sebagai contoh, tekanan populasi dan permintaan lahan untuk berbagai penggunaan mempengaruhi sumber daya lahan. Selain itu, penyalahgunaan lahan menyebabkan berbagai jenis degradasi lahan, yang mempengaruhi keanekaragaman hayati dan ekosistem (Bishaw, 2000; Sajib & Moniruzzaman, 2022).
Perubahan  penutup/penggunaan  lahan,  khususnya  deforestasi  memberikan  kontribusi  terbesar kedua  peningkatan  emisi  CO 2 setelah  pembakaran  fosil  (Pellikka  et  al.,  2018).  Tindakan  mengkonversi hutan  menjadi  lahan  pertanian  ataupun  fungsi  lain  dapat  meningkatkan  CO 2 di  atmosfer  melalui pembakaran hutan dan lahan, meningkatnya respirasi tanah serta pengurangan CO 2 yang dapat diserap oleh tanaman.  Hal  ini  memberikan  kontribusi  terhadap  peningkatan  emisi  GRK,  sehingga  perlu  dilakukan pencegahan  deforestasi  dan  degradasi  hutan.  Oleh  karena  itu,  informasi  yang  dihasilkan  dari  perubahan penutupan/penggunaan lahan berperan penting dalam mendukung pembangunan berkelanjutan (SDGs).
Dalam kaitan dengan itu, pada tahun 2021 Pemerintah Indonesia menerbitkan peraturan presiden No.98/2021  tentang  penetapan  harga  karbon.  Lebih  lanjut  dijelaskan  bahwa  penurunan  emisi  sangat didukung  melalui  program  peningkatan  penyerapan  karbon  di  sektor  kehutanan  dan  penggunaan  lahan lainnya pada tahun 2030 yang dikenal dengan nama “Indonesia's Forestry and Other Land Use Net Sink 2030/Indonesia’s FOLU Net Sink 2030”. Target ini dicapai melalui kebijakan dan usaha yang terutama berfokus pada sektor energi, limbah, industrial process and product use (IPPU), serta agriculture, forestry, and other land use (AFOLU) (Mukti, 2023).
Negeri Hutumuri secara administratif termasuk dalam wilayah kecamatan Leitimur Selatan Kota Ambon.  Keberadaannya  secara  geografis  berdekatan  dengan  Negeri  passo  dan  berada  di  sentra pengembangan  ekonomi  telah  mendorong  perkembangan  wilayah  di  negeri  ini.  Mata  pencaharian masyarakat  yang  sebagian  besar  sebagai  petani  dusung  melekat  erat  di  negeri  ini.  Pola  dusung  sebagai bentuk  pengelolaan  lahan  masih  tetap  dipertahankan  sebagai  sumber  utama  pendapatan  keluarga, diwariskan oleh leluhur mereka dan masih dipraktekkan hingga kini sebagai upaya pemenuhan kebutuhan hidup dan peningkatan kesejahteraan keluarga (Wattimena, 2017).
Wilayah ini secara spasial berdampingan dengan kawasan hutan lindung gunung sirimau yang harus dipertahankan fungsi hidro-oroligisnya. Selain itu, dengan meningkatnya pertumbuhan penduduk dan kebutuhan  akan  lahan  permukiman  serta  adanya  kecenderungan  membuka  lahan  usaha  tani  dengan mengkonversi  lahan  hutan  menjadi  lahan  pertanian  dengan  budaya slash  and  burn berpotensi  memicu terjadinya  deforestasi  hutan  dan  memberikan  kontribusi  terhadap  kejadian  perubahan  iklim,  disamping
secara  fungsional  mengurangi  fungsi  hutan  sebagai  penyedia  tata  air,  iklim  mikro,  jasa  lingkungan  dan tempat menyimpan karbon ( carbon stock ).
Oleh  sebab  itu,  perlu  dikembangkan  pendekatan  yang  efektif  dan  potensial  untuk  mengukur perubahan lansekap hutan selama periode waktu tertentu sehingga dapat mengendalikan berkurangnya luas tutupan/penggunaan lahan hutan  lebih  lanjut  di  wilayah  ini.  Dalam  beberapa studi  yang telah  dilakukan terdapat banyak tools dan teknik baru yang didasarkan pada data satelit untuk mengukur pola dan proses perubahan  lahan  hutan  serta  faktor-faktor  penyebabnya  (Lambin,  1999;  Ringrose  et  al.,  1990;  Hellden, 1991; Tucker et al., 1991; Thakur, 2022).
Integrasi  remote  sensing  dan  sistem  informasi  geografis  saat  ini  memberikan  kegunaan  dan kemampuan untuk memonitoring perubahan penutupan/penggunaan lahan hutan dengan sangat rinci. Data dan  informasi  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan  hutan  memberikan  petunjuk  bagi  pengambil keputusan  maupun  perencana  untuk  mengetahui  apa  yang  terjadi,  mengidentifikasi  dan  mengukur perubahan spasial untuk mengurangi dampak pertumbuhan penduduk dan perubahan lahan di masa yang akan  datang,  serta  memberikan  bukti  kondisi  lingkungan  dan  melindungi  hutan  alam  (Agdas  &  Yenen, 2023).  Tujuan  dari  studi  yaitu  menduga  jumlah  stok  karbon  dari  suatu  lansekap  hutan  secara  spasio- temporal.  Perhitungan  stok  karbon  dari  sektor  penggunaan  lahan  penting  untuk  diperhitungkan  karena untuk memberikan dukungan terhadap penyusutan emisi Gas Rumah Kaca.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan dilakukan dalam kurun waktu 1 tahun yaitu tahun 2023. Pemilihan desa sampel di lakukan secara purposive sampling (pemilihan dengan sengaja) dengan mempertimbangkan kondisi fisik wilayah serta keberadaan aktivitas masyarakat di lokasi studi. Desa sampel yang dijadikan objek penelitian adalah  negeri  Hutumuri  (Gambar  1).    Negeri  Hutumuri  merupakan  Negeri  yang  terletak  di  Kecamatan Leitimur  Selatan,  Kota  Ambon  Provinsi  Maluku  membentang  secara  astronomis  pada  3°41’47”  LS  - 128°17’11” BT dan letak geografis berbatasan sebelah barat dengan Negeri Rutong, sebelah timur dengan Negeri Passo, sebelah utara dengan Negeri Batu Merah dan Negeri Halong serta bagian selatan berbatasan dengan Laut Banda (Efruan et al., 2023), dengan luas wilayah 15.00 km 2 (BPS, 2023).
64
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan melalui pengecekan lapangan ( ground checking ) dan observasi yang selanjutnya digunakan untuk  memvalidasi  penutupan/penggunaan  lahan  tahun  2023  dengan  kondisi  aslinya  di  lapangan.  Data sekunder  berupa  peta  batas  wilayah  administrasi  Negeri  Hutumuri  yang  bersumber  dari  Bapedda  dan Litbang Kota Ambon dan sumber lain yang relevan dengan penelitian ini.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  2  (dua)  tahapan  analisis.  Analisis  pertama  dilakukan  dengan mengidentifikasi  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan  dalam  kurun  waktu  8  tahun  terakhir  (2015  – 2023) melalui analisis spasial ( overlay ).  4 (empat) kelas penutupan/penggunaan lahan tahun 2015 dan 2023 yang diamati diperoleh dari hasil digitasi dan interpretasi citra satelit google earth menggunakan software ArcGIS ver 10.x. Kelas penutupan/penggunaan lahan dalam penelitian ini dikelompokkan menjadi kelas hutan, agroforestri, semak belukar/lahan terbuka dan permukiman. Matriks kesalahan ( Confusion Matrics ) digunakan untuk membandingkan hasil klasifikasi dengan data aktual dilapangan dan menggunakan akurasi kappa (Jaya, 2010; Tayane et al., 2021). Uji keakuratan hasil klasifikasi ini dilakukan dengan menempatkan 50 titik contoh  di lapangan secara proporsional menurut kelas penutupan/penggunaan lahan.
Tahap kedua adalah menduga jumlah cadangan karbon tiap kelas penutupan/penggunaan lahan. Perhitungan  cadangan  karbon  dilakukan  dengan  menghitung  luas  masing-masing  tipe  penutupan  lahan dikalikan dengan angka cadangan karbonnya (Tosiani, 2015). Besaran angka cadangan karbon dalam studi ini diadaptasi dari Dewi et al., (2013), sebagaimana tertera dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Bilangan konstanta karbon sesuai jenis penggunaan lahan
Nilai Konstanta Stok Karbon Berdasarkan Jenis Pengunaan Lahan Kode Konstanta Stok Karbon (Ton C/Ha) Hutan lahan kering primer Hp/2001 195,4 Hutan lahan kering sekunder/bekas tebangan Hs/2002 169,7
Semak Belukar B/2007 30 Pertanian lahan kering campur semak/ kebun campur Pc/20092 30 Sawah Sw/20093 2 Permukiman Pm/2012 5 Lahan terbuka T/2014 2,5

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penutupan/Penggunaan Lahan Tahun 2015 dan 2023
Hasil identifikasi jenis penutupan/penggunaan lahan tahun 2015 dan 2023 di wilayah studi terdapat 4  (empat)  jenis  yaitu  hutan,  agroforestry,  semak  belukar,  dan  pemukiman  (Gambar  2).  Terlihat  bahwa selama  periode  amatan  jenis  penutupan/penggunaan  lahan  menunjukkan  pola  yang  berbeda  dari  sisi kelimpahan  di  alam.  Lahan  hutan  cukup  mendominasi  dibandingkan  dengan  jenis  lain  di  tahun  2015 maupun 2023. Demikian pula lahan agroforestri dan semak belukar menunjukkan kelimpahan yang cukup banyak  dan  menyebar  walaupun  di  tahun  2023  kedua  jenis  tutupan/penggunaan  lahan  ini  cenderung berkurang.
(a) Penutupan/Penggunaan Lahan 2015 (b)
Penutupan/Penggunaan Lahan 2023
Gambar 2. Jenis Penutupan/Penggunaan Lahan (a) 2015; (b). 2023
Penilaian  terhadap  ketelitian  hasil  klasifikasi  digunakan  matriks  kesalahan  ( confusion  matrix ) yang  bertujuan  untuk  melihat  kesalahan-kesalahan  klasifikasi  sehingga  dapat  diketahui  presentasi
ketepatannya (akurasi). Hal ini dilakukan dengan membuat tabel kontingen yang disebut dengan matriks kesalahan  ( error  matrix )  atau  matriks  konfusi  ( confusion  matrix )  (Nawangwulan,  2013;  Tayane  et  al., 2021).
Tabel 2. Akurasi klasifikasi penutupan/penggunaan lahan Tahun 2023 Jenis Tutupan/ Penggunaan Lahan Hutan Agroforestri Semak Belukar Permukiman Titik GCP Commission Error User’s Accuracy Hutan 25 2 0 0 27 0,07 92,5 Agroforestri 0 12 0 0 12 0 100 Semak Belukar 0 1 4 0 5 0,2 80 Permukiman 0 0 0 6 6 0 100 Total 25 15 4 6 50 Ommision Error 0 0,6 0 0 Producer’s Accuracy 100 80 100 100 Overall Accuracy 94% Kappa Coeficient 0,90 Kappa (%) 90
Tabel 2, memperlihatkan overall accuracy sebesar 0,94% dan nilai koefisien kappa 0,90 (90%). Menurut  Jensen  (2005)  dan  Lillesand  et  al.,  (2004),  nilai  kappa  lebih  besar  dari  80%  mengindikasikan performa klasfikasi kuat, nilai kappa antara 40 dan 80% mengindikasikan performa klasifikasi baik dan nilai kappa kurang dari 40% mengindikasikan performa klasifikasi buruk. Nilai kappa yang dihasilkan dari studi  ini  diatas  80%,  artinya  bahwa  akurasi  hasil  klasifikasi  tinggi  dan  mengindikasikan  performasi klasifikasi penutupwan/penggunaan lahan kuat.    Secara  keseluruhan  luas  penutupan/penggunaan  lahan wilayah studi 2.630,23 hektar yang didominasi oleh lahan hutan dibandingkan dengan lainnya. Tahun 2015 persentase  tutupan  hutan  sebesar  64,1%  dan  meningkat  82,24%  di  tahun  2023.    Lahan  permukiman merupakan jenis tutupan/penggunaan lahan terkecil dengan persentase 3,18% di tahun 2015 dan meningkat 3,51% di tahun 2023.

## Perubahan Penutupan/Penggunaan Lahan di Selama Periode Studi.
Perubahan tutupan lahan merupakan perubahan bentuk dan lokasi dari tutupan lahan yang lama menjadi tutupan lahan yang baru. Perubahan tutupan lahan terjadi akibat penggunaan atau konversi lahan. Tutupan  lahan  selalu  berubah  dalam  ruang  dan  waktu  karena  merupakan  sumber  daya  alam  yang menyesuaikan dengan kebutuhan masyarakat (Latue & Rakuasa, 2023). Pada perkembangan tutupan lahan di Hutumuri dari 2015 hingga tahun 2023 terjadi perubahan terhadap pertambahan atau penurunan luasan, yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Matriks Perubahan Tutupan/Penggunaan Lahan Tahun 2015 Ke Tahun 2023
Penutupan/Penggunaan Lahan 2015 (Ha) Total Hutan Agroforestri Semak Belukar Permukiman 2023 (Ha) Hutan 1.424,74 351,45 156,36 8,35 1.940,90 Agroforestri 80,15 138,67 52,81 6,61 278,24 Semak Belukar 14,93 16,42 25,65 0,88 57,88 Permukiman 5,23 14,37 4,25 59,34 83,21 Total 1.525,07 520,91 239,07 75,18 2.360,23
Keterangan Tidak Terjadi Perubahan Terjadi Perubahan
Hasil  amatan  memperlihatkan  terdapat  variasi  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan  yang terjadi  di  wilayah  studi  selama  periode  tahun  2015-2023.  Lahan  hutan  merupakan  tipe  kelas penutupan/penggunaan  lahan  yang  dominan  di  wilayah  ini,  diikuti  oleh  lahan  agroforestri.  Tipe  kelas penutupan/penggunaan  lahan  permukiman  berada  dalam  kelompok  kurang  dominan.  Luas  lahan agroforestri mengalami  pengurangan sebesar 278,24 hektar (11,79%) di tahun 2023 dibandingkan tahun 2015 sebesar 520,91 hektar (22,07%).  Artinya selama periode 8 tahun terjadi tren penurunan luas lahan agroforestri  sebesar  10,28%  atau  sekitar  242,67  hektar.  Berbeda  halnya  dengan  lahan  hutan  yang mengalami pertambahan luas hingga mencapai 17,62% atau sekitar 415,83 hektar selama periode amatan. Sumbangan  terbesar  berkurangnya  lahan  agroforestri  adalah  menjadi  hutan  seluas  80,15  hektar,  diikuti kelas penutupan/penggunaan semak belukar seluas 52,81 hektar, sedangkan perubahan lahan sebagai kelas permukiman hanya 6,61 hektar.  Trend pada penutupan/penggunaan lahan sebagai agroforestri mengalami banyak penurunan sehingga dapat dibuktikan bahwa banyaknya terjadi konversi lahan agroforestri menjadi non agroforestri (Wijaya, A., & Susetyo, 2017; Nabila, 2023).
Tabel 4 . Perubahan penutupan/penggunaan lahan Tahun 2015-2023
Kelas Penutupan/ Penggunaan Lahan 2015 2023 Perubahan 2015-2023 (Ha) % (Ha) % (%) Hutan 1,525.07 64.62 1,940.90 82.23 17.62 Agroforestri 520.91 22.07 278.24 11.79 -10.28 Semak Belukar 239.07 10.13 57.88 2.45 -7.68 Pemukiman 75.18 3.19 83.21 3.53 0.34
Tabel 3 menjelaskan bahwa perubahan kelas semak belukar dalam studi ini terjadi cukup besar selama  periode  amatan.  Sepanjang  tahun  2015-2023  terjadi  pengurangan  kelas  semak  belukar  menjadi fungsi lain hingga mencapai 7,68%. Jumlah terbesar kelas semak belukar menjadi lahan agroforestri (16,42 hektar), diikuti menjadi hutan (14,93 hektar) dan permukiman (0,88 hektar). Berdampingan dengan wilayah kecamatan  Baguala  yang  berkembang  secara  cepat  dan  masif  akibat  dinamika  pertumbuhan  wilayah cenderung mempengaruhi pemanfaatan ruang dan lahan di wilayah studi terutama potensi ekspansi lahan- lahan  agroforestri  ke  aktifitas  urban  salah  satunya  adalah  permukiman.  Kebutuhan  akan  lahan  untuk pemukiman  seiring  bertambahnya  jumlah  penduduk  memicu  terjadinya  alih  fungsi  lahan  agroforestri menjadi pemukiman. Hasil serupa juga disampaikan dalam penelitian Hussain et al (2022), bahwa lahan yang  digunakan  untuk  area  vegetasi  berubah  menjadi  area  terbangun  karena  meningkatnya  area infrastruktur  dan  komersial.  Oleh  karena  itu,  pengamatan  yang  tepat  terhadap  perubahan penutupan/penggunaan  lahan  akan  membantu  instansi  terkait,  pemerintah  dan  pembuat  kebijakan  untuk mengembangkan pengelolaan lahan.
Perubahan ini menujukkan bahwa telah terjadi suksesi karena adanya aktivitas manusia di wilayah tersebut.  Selama  proses  suksesi  berlangsung,  perkembangan  yang  terjadi  merupakan  perubahan  yang menuju pada perbaikan habitat untuk membentuk komunitas baru (Indriyanto, 2015; Reneng et al., 2022). Vegetasi baru membutuhkan waktu 4 bulan untuk tumbuh di wilayah yang terbuka/rusak, kemudian disusul munculnya rumput yang tumbuh pesat dan pohon berkayu (Uhl et al., 1981; Setiawan, 2021).
Gambar 3. Perubahan penutupan/penggunaan lahan Tahun 2015-2023

## Potensi Cadangan Karbon dan Tren Perubahannya
Perubahan  penggunaan  lahan  erat  kaitannya  dengan  perubahan  iklim  yang  menyebabkan kehilangan karbon dan penurunan luas dan kategori lainnya pada periode tertentu (Sumarlin et al., 2021). Penghitungan  karbon  tersimpan  pada  berbagai  macam  penggunaan  lahan  dapat  menggambarkan  berapa banyak  karbondiokasida  (CO 2 )  di  atmosfir  yang  diserap  oleh  tumbuhan  tersebut  (Ariyanti  et  al.,  2018). Gambaran potensi cadangan karbon dan perubahannya di lokasi studi disajikan dalam Tabel 5.
Tabel  5. Potensi  cadangan  karbon  dan  perubahannya  menurut  jenis  tutupan/penggunaan lahan di wilayah studi Tahun 2015-2023 Jenis Tutupan/ Penggunaan Lahan 2015 2023 Perubahan 2015-2023 Ha Ton C/Ha % Ha Ton C/Ha % Ton C/Ha % Hutan 1,525.07 258,843.41 90.49 1,940.90 329,409.76 96.30 70,566.35 5.81 Agroforestri 520.91 19,642.83 6.87 278.24 10,503.97 3.07 -9,138.86) -3.80 Semak Belukar 239.07 7,173.90 2.51 57.88 1,736.70 0.51 -5,437.20 -2.00 Pemukiman 75.18 375.60 0.13 83.21 415.15 0.12 39.55 -0.01
Tabel 5 menunjukkan tutupan/penggunaan lahan hutan mangalami peningkatan tertinggi dengan jumlah  cadangan  karbon  2023  adalah  329.409,76  atau  96,3  %  dan  diikuti  lahan  pemukiman  dengan cadangan karbon 415,15 atau 0,12 %. Penurunan jumlah cadangan karbon yang terbesar yaitu agroforestri berkurang dari 6,86% menjadi 3,07 %, dan semak belukar mengalami penurunan dari 2,51% menjadi 0,51 %.  Istomo & Farida, (2017) menyatakan bahwa biomassa tegakan dan potensi karbon semakin meningkat dengan  meningkatnya  kerapatan  tegakan.  Perubahan  jumlah  cadangan  karbon  suatu  bentang  lahan disebabkan oleh adanya perbedaan struktur, komponen penyusun, kerapatan populasi pohon dan adanya perbedaan  umur  pohon.  Jenis  vegetasi  juga  berpengaruh  terhadap  simpanan  karbon  pada  suatu  sistem penggunaan lahan (Mutuo et al., 2005)
Gambar 4 . Tren perubahan cadangan karbon (ton c/ha) menurut jenis tutupan/penggunaan lahan selama periode amatan (2015-2023)
Secara umum cadangan karbon total di lokasi studi tahun 2015 adalah 286.035,74 ton C/ha dan mengalami peningkatan sebesar 56.029,84 ton C/ha pada tahun 2023 sebesar 342.065,58  ton C/ha. Potensi penyerapan karbon oleh ekosistem tergantung pada tipe dan kondisi ekosistemnya yaitu komposisi jenis, struktur, dan sebaran umur (khusus untuk hutan) (Hairiah et al, 2001; Anonim, 2013; Boreel et al., 2015). Selain itu luas dan jenis tutupan/penggunaan lahan mempengaruhi jumlah cadangan karbon. Jenis lahan yang  memiliki  unsur  hijau,  dimana  terdapat  vegetasi  yang  dapat  menyerap  emisi  karbon  di  udara (Kurniawati, 2021).

## KESIMPULAN
Persentase  perubahan  penutupan/penggunaan  lahan  selama  periode  2015-2023  terjadi  pada  hutan  yang meningkat hingga 17,62%, diikuti oleh permukiman 0,34%. Berbanding terbalik dengan lahan agroforestri dan semak belukar yang mengalami penurunan selama periode amatan berturut-turut 10,68% dan 7,68%. Hal ini tentunya mempengaruhi jumlah cadangan karbon tersimpan di lokasi studi. Total potensi cadangan karbon atas permukaan tanah di lokasi studi meningkat 19,59% di tahun 2023 atau sekitar 56.029,84 ton C/ha.  Tren  perubahan  jumlah  cadangan  karbon  selama  periode  amatan  meningkat  5,81%  untuk  hutan, sedangkan  jenis  penutupan/penggunaan  lahan  lain  dari  yang  terkecil  hingga  terbesar  berturut-turut permukiman, semak belukar dan agroforestri.

## DAFTAR PUSTAKA
Agdas, M. ., & Yenen, Z. (2023). View of Determining Land Use_Land Cover (LULC) Changes Using Remote Sensing Method in Lüleburgaz and LULC Change’s Impacts on SDGs.pdf. Europan Journal of Sustainable Development , Vol 12(1),pp: 1–24.
Ariez, M., Gul, K., Larwai, M. I., & Amin, A. (2022). Forest Cover Change Detection In Paktia Province Of Afghanistan Using Remote Sensing And GIS : 1998-2018 . Vol 5 (2),pp:169–177.
Ariyanti,  D.,  Wijayanto,  N.,  &  Iwan  Hilwan,    dan. (2018).  The  Diversity  of  Plant  and  Carbon  Stock in Various  Types  of  Land  Use  in  Pesisir  Barat  Regency  of  Lampung  Province. Jurnal Silvikultur Tropika, Vol 09(3),pp: 167–174.
Boreel, A., Loppies, R., & Tetelay, F. F. (2015). Pendugaan Cadangan Karbon Atas Permukaan Tanah pada Tipe Penggunaan Lahan Dusung di Pulau Ambon. Jurnal Hutan Tropis, Vol 3 (3), pp: 214–221.
BPS, K. A. (2023). Kecamatan Leitimur Selatan Dalam Angka 2023 .
Dewi,  S.,  Johana,  F.,  Agung,  P.,  Zulkarnain,  Thoha,  M.,  Asmara,  Harja,  D.,  Galudra,  G.,  Suyanto,  & Ekadinata, A. (2013). L u w e s . CIFOR.
Efruan, M. M., Pariela, T. D., & Soumokil, T. (2023). Integrasi Antar Lembaga Sosial Di Negeri Hutumuri Kecamatan Leitimur Selatan Kota Ambon. Komunitas: Jurnal Ilmu Sosiologi, Vol 5 (2),pp: 118–127.
Istomo, I., & Farida, N. E. (2017). Potensi Simpanan Karbon di Atas Permukaan Tanah Tegakan Acacia nilotica L (Willd) ex . Del . di Taman Nasional Baluran, Jawa Timur Above ground carbon storage potential of stand of Acacia nilotica L . ( Willd ) ex . Del . in. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Vol 7(2),pp: 155–162.
Jensen, J. . (2005). Introductory Digital Image Processing: a Remote Sensing Perspective. John R. Jensen 3rd Ed, Pearson Education Inc, Upper Saddle River (3rd ed.).
Kurniawati, U. F. (2021). Dampak Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Besaran Stok Karbon di Kota Surabaya. Jurnal Penataan Ruang, Vol 16(1),pp: 54-66.
Latue, P. C., & Rakuasa, H. (2023). Analisis Spasial Perubahan Tutupan Lahan Di Das Wae Batu gantong, Kota Ambon. Jurnal Tanah dan Sumberdaya Lahan, Vol 10(1),pp: 149–155.
Lillesand, T., Kiefer, R., & ChipmanJW. (2004). Remote Sensing and Image Interpretation (5th_edn). John Wiley and Sons, Inc - Hoboken New.
Mukti, A. (2023). Penggunaan lahan dan deforestasi di Kabupaten Bogor. Jurnal Bisnis Kehutanan Dan Lingkungan, Vol 1(1), pp:1–19.
Mutuo, P. K., Cadisch, G., Albrecht, A., & Al, E. (2005). Potential of agroforestry for carbon sequestration and  mitigation  of  greenhouse  gas  emissions  from  soils  in  the  tropics. Nutrient  Cycling  in Agroecosystems , Vol 71 (2) ,pp: 43–54.
Nabila,  D.  A.  (2023).  Pemodelan  prediksi  dan  kesesuaian  perubahan  penggunaan  lahan  menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN). Tunas Agraria , Vol 6(1), pp: 41–55.
Pellikka, P. K. E., Heikinheimo, V., Hietanen, J., Schäfer, E., Siljander, M., & Heiskanen, J. (2018). Impact of land cover change on aboveground carbon stocks in Afromontane landscape in Kenya . Vol 9(4), pp:178–189.
Reneng, A. W., Ekamawanti, A. H., & Astiani, D. (2022). Jurnal Lingkungan Hutan Tropis . Vol 1(1),pp: 121–137.
Ridawan,  F.,  Ardiansyah,  M.,  &  Gandasasmita,  K.  (2017).  Modeling  Land  Use_Cover  Change  Using Artificial Neural Network and Logistic Regression Approach (Case Study_ Citarum Watershed, West Jawa) - PDF Free Download.pdf. Buletin Tanah Dan Lahan , Vol 1(1),pp: 30–36.
Sajib,  A.  M.,  &  Moniruzzaman,  M.  (2022).  Driving  Forces  of  Landuse  and  Landcover  Changes  in  the North-eastern Part of Dhaka Conurbation. The Dhaka University Journal of Earth and Environmental Sciences , Vol 10(2),pp: 53–66.
Setiawan,  F.  (2021).  Analisis  Perubahan  Tutupan/Penggunaan  Lahan  Kabupaten  Bangka  Selatan  Tahun 2015-2020. Proceedings of National Colloquium. 209–213.
https://journal.ubb.ac.id/index.php/snppm/article/view/2752%0Ahttps://journal.ubb.ac.id/index.php/ snppm/article/download/2752/1613
Sumarlin,  D.,  Gusmayanti,  E.,  &  Anshari,  G.  Z.  (2021).  Analisis  Perubahan  Penggunaan  Lahan  dan Cadangan  Karbon  sebagai  Indikator  Degradasi  Lingkungan  di  Kecamatan  Sandai  Kabupaten Ketapang. Jurnal Ilmu Lingkungan, Vol 19(3),pp: 576–581.
Tayane, Y. A., Boreel, A., & Putuhena, J. D. (2021). Perubahan Tututpan Lahan Di DAS Waeruhu Kota Ambon  Menggunakan  Citra  Satelit  Multitemporal. Jurnal Hutan  Pulau-Pulau  Kecil,  Vol 5 (2),pp: 139–151.
Thakur, J. (2022). Mapping of Deforestation and Forest Degradation Associated With Responsible Drivers in the Man River Basin, Central India. Geodesy and Cartography (Vilnius) , Vol 48(4),pp:218–223. https://doi.org/10.3846/gac.2022.14951
Tian, L., Tao, Y., Fu, W., Li, T., Ren, F., & Li, M. (2022). Dynamic Simulation of Land Use/Cover Change and Assessment of Forest Ecosystem Carbon Storage under Climate Change Scenarios in Guangdong Province, China. Remote Sensing , Vol 14(10). https://doi.org/10.3390/rs14102330
Tosiani, A. (2015). Buku kegiatan serapan dan emisi karbon .
Wattimena,  L.  (2017). Analisis  Pendapatan  Usahatani  Dusung  Di  Desa  Hutumuri  Kota  Ambon .  Jurnal Median Vol 10(1),pp: 50-68.