Abstrak—Fenomena urbanisasi yang cepat di zaman modern ini menimbulkan banyak masalah di berbagai aspek, salah satunya aspek lingkungan, khususnya di wilayah perkotaan seperti Kota Surabaya. Kota ini merupakan salah satu wilayah metropolitan yang menjadi pusat perekonomian dengan pertumbuhan yang cepat.  Seiring  dengan  pertambahan  populasi  dan  percepatan pembangunan, optimalisasi fungsi ruang terbuka hijau (RTH) sebagai  penyerap  emisi  karbon  menjadi  hal  penting  untuk diperhatikan.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  ditujukan  untuk mengetahui  persebaran  keanekaragaman  hayati  pada  pohon dan  potensinya  dalam  penyerapan  emisi  karbon  di  salah  satu wilayah  padat,  yaitu  Kelurahan  Darmo,  Kota  Surabaya. Pengamatan  spesies  pohon  dilakukan  menggunakan  data orthophoto  dan  light  detection  and  ranging  (lidar).  Untuk mengetahui  jumlah  pohon  berdasarkan  tutupan  kanopinya, penelitian  ini  menggunakan  algoritma  local  maxima,  serta metode klasifikasi berbasis objek untuk  menentukan spesiesnya. Dengan memanfaatkan kedua data melalui metode tersebut,  dihasilkan  tingkat  kesesuaian  klasifikasi  dengan akurasi  kappa  sebesar  0,64.  Sejumlah  5.429  dari  6.778  pohon yang ada di Kelurahan Darmo teridentifikasi sebagai individu pohon yang diketahui spesiesnya, terdiri dari: Albizia julibrissin, Cerbera  manghas,  Ficus  benjamina,  Plumeria  rubra,  Polyalthia longifolia,  Pterocarpus  indicus,  Roystonea  regia,  Tamarindus indica,  dan  Terminalia  catappa.  Albizia  julibrissin  merupakan spesies pohon yang mendominasi di kelurahan ini dengan indeks nilai  penting  (INP)  sebesar  0,42  berdasarkan  hasil  analisis dominansi  vegetasi.  Melalui  perhitungan  average  nearest neighbor, diketahui bahwa 80,0% kondisi setiap spesies pohon di kelurahan ini memiliki kecenderungan pola persebaran yang menggerombol.  Berdasarkan  jumlah  dan  spesies  pohon  yang diketahui, maka diduga Kelurahan Darmo memiliki cadangan karbon  sejumlah  574,8  ton  C.  Pterocarpus  indicus  merupakan spesies pohon yang paling berpengaruh terhadap penyimpanan cadangan karbon di kelurahan tersebut dengan jumlah 96,7 ton C atau 16,8% dari keseluruhan cadangan karbon di kelurahan tersebut.  Jumlah  cadangan  karbon  di  Kelurahan  Darmo  jika dikonversi  menjadi  kemampuan  pohon  dalam  penyerapan emisi karbon dioksida setara dengan 2.107,7 ton CO 2 .
Kata Kunci—Cadangan Karbon, Klasifikasi Berbasis Objek, Perkotaan, Spesies Pohon.

## I. PENDAHULUAN
RBANIOSASI  yang  cepat  telah  menjadi  salah  satu fenomena yang paling khas di zaman modern di seluruh dunia.  Rujukan  [1]  menerangkan  bahwa  Indonesia ditempatkan  di  urutan  ke-10  sebagai  negara  dengan  tingkat urbanisasi  tertinggi  di  dunia  yang  terhitung  pada  rentang
tahun 1990–2014. Kota Surabaya adalah bagian dari wilayah metropolitan  yang  memiliki  tingkat  kegiatan  ekonomi  dan pemerintahan  yang  tinggi  di  Indonesia.  Bersamaan  dengan fenomena  tersebut,  terjadi  sebuah  masalah  pada  aspek lingkungan,  yaitu  polusi  udara  [2].  Kondisi  tersebut berhubungan dengan penghasilan emisi karbon yang sangat tinggi di wilayah perkotaan.
Hal  di  atas  perlu  diantisipasi  dan  diimbangi  dengan keberadaan  ruang  terbuka  hijau  (RTH).  RTH  yang  sehat, teratur,  dan  memiliki  manfaat  ekologis,  tergantung  pada komposisi  spesies,  situasi,  dan  lokasi  pertumbuhannya  di wilayah  perkotaan  [2]–[4].  Kelurahan  Darmo,  Kecamatan Wonokromo merupakan salah satu wilayah di Kota Surabaya yang  memiliki  luasan  RTH  yang  cukup  besar  dan  terkelola oleh  pemerintah  daerah  setempat,  seperti  Taman  Bungkul, jalur hijau di Jalan Raya Darmo dan Jalan Diponegoro, dll. Berkaitan  dengan  kondisi  tersebut,  Kelurahan  Darmo menjadi  salah  satu  wilayah  yang  diperhatikan  dalam optimalisasi  fungsi  RTH  sebagai  penyerap  emisi  karbon  di Kota Surabaya.
Dugaan potensi penyerapan emisi karbon dapat diperoleh dengan akurat melalui metode penerapan secara langsung di lapangan (terestrial), akan tetapi memerlukan waktu, sumber daya,  dan  biaya  yang  relatif  tinggi  [5].  Saat  ini,  terdapat alternatif solusi untuk mengetahui hal tersebut dalam cakupan wilayah  yang  luas,  yaitu  dengan  metode  aerial  melalui teknologi  penginderaan  jauh.  Dengan  metode  klasifikasi berbasis  objek  pada  citra  penginderaan  jauh  resolusi  tinggi, spesies  pohon  yang  beragam  dan  heterogenitasnya  yang tinggi di wilayah perkotaan dapat diperoleh melalui informasi spectral pada  citra.  Hal  ini  dapat  lebih  ditingkatkan akurasinya  dengan  menambahkan  informasi  struktural  tiga dimensi (3D) dalam proses klasifikasi.
Wang  dkk  [6] menjelaskan  bahwa  penggunaan  teknologi light detection and ranging (lidar) dapat mengatasi masalah kekurangan  informasi  struktural  3D  dalam  studi  klasifikasi spesies  pohon.  Pada  penelitian  sebelumnya,  ambang  batas dalam  proses  segmentasi  citra  diperoleh  dari  model  tinggi yang  dihasilkan  oleh  data  lidar,  sehingga  diperoleh  akurasi dalam  klasifikasi  vegetasi  di  perkotaan  sebesar  85,5%  [7]. Penelitian lainnya yang terkait juga dilakukan menggunakan model  tinggi  yang  diturunkan  dari  data  lidar  ke  dalam klasifikasi  berbasis  objek  di  tingkat  segmentasi,  kemudian diproyeksikan  ke  citra hyperspectral untuk  mengekstraksi

## Analisis Persebaran Keanekaragaman Hayati pada Pohon dan Potensinya Dalam Penyerapan Emisi Karbon di Wilayah Perkotaan Menggunakan Data Foto Udara dan Lidar (Studi Kasus: Kelurahan Darmo,Kota Surabaya)
Faisal Adam Yudithia, Lalu Muhamad Jaelani, dan Hepi Hapsari Handayani Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS),
e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
U
fitur spectral , sehingga diperoleh akurasi sebesar 88,9% [8]. Dengan begitu, kombinasi antara citra penginderaan jauh dan lidar  perlu  diterapkan  untuk  mendapatkan  dugaan  potensi penyerapan  emisi  karbon  yang  lebih  akurat  pada  spesies pohon yang dikenal berbeda-beda dan tersebar tidak merata di wilayah perkotaan.
Oleh karena itu, penelitian ini ditujukan untuk mengetahui persebaran  keanekaragaman  hayati  pada  pohon  dan potensinya  dalam  penyerapan  emisi  karbon  di  Kelurahan Darmo, Kecamatan Wonokromo, Kota Surabaya menggunakan  data  foto  udara  dan  lidar.  Dengan  bantuan teknologi tersebut, diharapkan dapat memperoleh hasil yang lebih akurat untuk menduga potensi penyerapan emisi karbon pada  pohon,  khususnya  di  wilayah  perkotaan.  Selain  itu, penelitian  ini  dapat  dijadikan  pertimbangan  dalam pengelolaan  RTH  sebagai  upaya  pemerintah  setempat meminimalkan dampak perubahan iklim, serta permasalahan lingkungan  akibat  fenomena  urbanisasi,  khususnya  di  Kota Surabaya.

## II. URAIAN PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Kelurahan  Darmo, Kecamatan  Wonokromo,  Kota  Surabaya  yang  terletak  di 7°16'28"–7°18'0"  lintang  selatan  (LS)  dan  112°43'34"–
112°44'34" bujur timur (BT). Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Data dan Peralatan

## 1) Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain: daftar  spesies  pohon  di  Kota  Surabaya  tahun  2019; Orthophoto Kota Surabaya tahun 2016; Lidar Kota Surabaya tahun  2016;  batas  administrasi  kelurahan  di  Kota  Surabaya (RBI skala 1:25.000) tahun 2000; dan data diameter batang dan  tinggi  bebas  cabang  pada  setiap  spesies  pohon  di  Kota Surabaya tahun 2014.

## 2) Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi global positioning system (GPS) handheld ; perangkat lunak: pengidentifikasi  spesies  pohon,  pengolah  sistem  informasi geografis  (SIG),  pengolah  data  lidar,  dan  pengolah  data statistik.

## C. Tahapan Pengolahan Data
Adapun  tahapan  pengolahan  data  pada  penelitian  ini dijelaskan  sebagai  berikut  dan  dapat  dilihat  diagram  alir pengolahan data pada Gambar 2.
1. Mengklasifikasi point clouds pada data lidar secara semi- otomatis untuk menentukan kelas-kelas pada objek non- tanah ( non-ground ).
Gambar 1. Lokasi Penelitian.
Tabel 1. Tingkat Kesesuaian Klasifikasi
Nilai KHAT ( Kappa ) Tingkat Kesesuaian 𝐾 ̂ ≤ 0,2 Buruk 0,2 < 𝐾 ̂ ≤ 0,4 Cukup 0,4 < 𝐾 ̂ ≤ 0,6 Sedang 0,6 < 𝐾 ̂ ≤ 0,8 Baik 0,8 < 𝐾 ̂ ≤ 1 Sangat Baik
Tabel 2. Parameter Klasifikasi Semi-Otomatis pada Point Clouds Kelas Parameter Nilai Bangunan Tinggi atap minimum 2 m Luas minimum 6 m 2 Vegetasi rendah Tinggi maksimum 2 m Vegetasi sedang Tinggi maksimum 10 m Vegetasi tinggi Tinggi maksimum 50 m Overlap Jarak sampel 0,756 m Low/high noise Metode Evaluasi Isolation
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data.
2. Mengonversikan data lidar menjadi digital terrain model (DTM)  dan digital  surface  model (DSM) dengan  teknik interpolasi binning dan metode inverse distance weighted (IDW) untuk menentukan nilai sel pada raster .
3. Membuat canopy height model (CHM) dengan Rujuk ke (1),  sehingga  diperoleh raster yang  merepresentasikan tinggi pohon untuk digunakan menghitung biomassa [9].
𝐶𝐻𝑀 = 𝐷𝑆𝑀 − 𝐷𝑇𝑀
(1)
4. Memotong area ( masking ) vegetasi pada data CHM dan orthophoto .  Batas  area  vegetasi  diperoleh  dari  irisan antara data kelas vegetasi pada data lidar dan data olahan nilai vegetation  atmospherically  resistant  index (VARI) dengan Rujuk ke (2) yang berasal dari orthophoto .
𝑉𝐴𝑅𝐼 = 𝐺 − 𝑅 𝐺 + 𝑅 − 𝐵 (2)
Keterangan:
𝑅 =  nilai pixel dari kanal merah ( red band ) 𝐺 =  nilai pixel dari kanal hijau ( green band ) 𝐵 =  nilai pixel dari kanal biru ( blue band )
5. Melakukan  klasifikasi  spesies  pohon  berdasarkan  objek secara  terbimbing  ( supervised ).  Metode  klasifikasi tersebut menghasilkan unit dasar objek (segmen), bukan pixel tunggal seperti penerapan pada klasifikasi berbasis
pixel [10]. Luaran pada proses ini berupa tutupan kanopi pohon berdasarkan spesies.
6. Mengekstrak  individu  pohon  menggunakan  algoritma local  maxima  pada  data  CHM.  Kemudian  data  tersebut ditampalkan  dengan  tutupan  kanopi  pohon  yang terklasifikasi,  sehingga  setiap  individu  pohon  memiliki atribut spesies.
7. Menguji  kesesuaian  klasifikasi  melalui  analisis  kappa dengan  cara  membandingkan  data    hasil  klasifikasi dengan  data  referensi  yang  diperoleh  dari  pengamatan melalui  Google  Street  View.  Tingkat  kesesuaian klasifikasi ditunjukkan pada Tabel 1 [11].
8. Menganalisis  persebaran  keanekaragaman  hayati  pada pohon,  meliputi:  tingkat  dominansi  suatu  spesies  pohon dalam suatu komunitas vegetasi melalui metode analisis dominansi vegetasi; dan pola persebarannya menggunakan metode average nearest neighbor.
Tabel 3. Parameter Segmentasi Parameter Nilai Bobot Red = 1 Green = 1 Blue = 1 CHM = 2 Skala 120 Bentuk 0,3 Kekompakan 0,2 Tabel 4. Luas Tutupan Kanopi Pohon di Kelurahan Darmo Berdasarkan Spesies No Nama Spesies Luas (ha) %SP* %WP* 1 Albizia julibrissin 5,05 12,9% 3,1% 2 Cerbera manghas 2,34 6,0% 1,4% 3 Ficus benjamina 3,47 8,9% 2,1% 4 Plumeria rubra 1,47 3,8% 0,9% 5 Polyalthia longifolia 3,81 9,8% 2,3% 6 Pterocarpus indicus 4,56 11,7% 2,8% 7 Roystonea regia 3,33 8,5% 2,0% 8 Tamarindus indica 4,07 10,4% 2,5% 9 Terminalia catappa 2,10 5,4% 1,3% 10 Spesies Lainnya 8,84 22,6% 5,4% Total 39,03 100% 23,7% %SP – persentase terhadap seluruh kelas (spesies pohon) %WP – persentase terhadap wilayah penelitian (Kelurahan Darmo) Tabel 5. Jumlah Pohon di Kelurahan Darmo Berdasarkan Spesies No Nama Spesies Jumlah % 1 Albizia julibrissin 743 11,0% 2 Cerbera manghas 475 7,0% 3 Ficus benjamina 502 7,4% 4 Plumeria rubra 324 4,8% 5 Polyalthia longifolia 779 11,5% 6 Pterocarpus indicus 913 13,5% 7 Roystonea regia 614 9,1% 8 Tamarindus indica 754 11,1% 9 Terminalia catappa 325 4,8% 10 Spesies Lainnya 1.349 19,9% Total 6.778 100,0% Gambar 3. Hasil Pembuatan CHM.
Gambar 4. Hasil Pengolahan VARI.
Gambar 5. Pembagian Zona Penelitian.
9. Menghitung  biomassa  pohon  berdasarkan  geometrik volume dengan Rujuk ke (3)–(4) [12].
𝑉 = 1 4 𝜋 × ( 𝐷 100 ) 2 × 𝐻 × 𝐹 (3)
Keterangan: 𝑉 =  volume pohon (m 3 ) 𝜋 =  dinyatakan dalam nilai standar 3,14 𝐷 =  diameter pohon setinggi dada (cm) 𝐻 =  tinggi bebas cabang pohon (m) 𝐹 =  faktor koreksi (0,6)
𝐵 𝑇 = ∑(𝜌 × 𝑉) × 𝐵𝐸𝐹 𝑇 𝐿 (4)
Keterangan:
𝐵 𝑇 =  kepadatan biomassa tegakan (kg per m 2 ) 𝜌 =  massa jenis kayu (kg per m 3 ) 𝑉 =  volume pohon (m 3 ) 𝐵𝐸𝐹 𝑇 = biomass expansion factor tegakan (1,74) 𝐿 =  luas areal (m 2 )
10. Mengonversikan  biomassa  menjadi  cadangan  karbon dan daya serap emisi CO 2 dengan Rujuk ke (5)–(6) [12].
𝐶 = 𝐹 × 𝐵 (5)
Keterangan:
𝐶 =  cadangan karbon pohon (ton C)
𝐹 =  fraksi karbon (47%) 𝐵 =  biomassa pohon (ton)
𝐶𝑂 2 𝑒𝑞 = 𝑀𝑟 𝐶𝑂2 𝐴𝑟 𝐶 × 𝐶 (6)
Keterangan: 𝐶𝑂 2 𝑒𝑞 =  karbon dioksida ekuivalen pohon (ton CO 2 ) 𝑀𝑟 𝐶𝑂2 =  massa molekul terlatif CO 2 (44) 𝐴𝑟 𝐶 =  massa atom relatif C (12)
𝐶 =  cadangan karbon pohon (ton C) 11. Membuat peta persebaran keanekaragaman hayati pada pohon dan cadangan karbonnya di perkotaan.

## III. PETUNJUK TAMBAHAN

## A. Gambar dan Tabel
Data  mentah  lidar  memiliki  kelas  tanah  dan  non-tanah. Dengan  menggunakan  metode  pengolahan  semi-otomatis, klasifikasi  dilakukan  untuk  menentukan  kelas  objek bangunan,  vegetasi, noise ,  dan overlap pada  kelas non- ground . Proses ini menghasilkan kelas-kelas tersebut melalui parameter  dengan  nilai  yang  ditentukan  sebagaimana dijabarkan pada Tabel 2.

## B. Membuat Canopy Height Model
CHM  diperoleh  dari  hasil  kalkulasi  selisih  nilai raster DSM  dan  DTM.  DTM  berasal  dari  hasil  interpolasi last return pada kelas tanah point clouds , sedangkan DSM berasal dari  hasil  interpolasi first  return pada  semua  kelas point clouds . Luaran CHM dapat dilihat pada Gambar 3. Nilai pada CHM merupakan tinggi objek di atas permukaan tanah.

## C. Pemotongan Area Vegetasi
Batas  area  vegetasi  diperoleh  dari  irisan  antara  kelas vegetasi yang memiliki tinggi ≥2 m pada data lidar dan hasil olahan  nilai vegetation  atmospherically  resistant  index (VARI) yang berasal dari data orthophoto . Pada Gambar 4,
Tabel 6. Hasil Analisis Dominansi Vegetasi di Kelurahan Darmo No Spesies KR FR DR INP 1 Albizia julibrissin 13,7% 11,4% 16,7% 0,42 2 Cerbera manghas 8,7% 11,4% 7,8% 0,28 3 Ficus benjamina 9,2% 11,4% 11,5% 0,32 4 Plumeria rubra 6,0% 11,4% 4,9% 0,22 5 Polyalthia longifolia 14,3% 11,4% 12,6% 0,38 6 Pterocarpus indicus 16,8% 9,1% 15,1% 0,41 7 Roystonea regia 11,3% 11,4% 11,0% 0,34 8 Tamarindus indica 13,9% 11,4% 13,5% 0,39 9 Terminalia catappa 6,0% 11,4% 6,9% 0,24 Total 100% 100% 100% 3,00 Tabel 7. Pola Persebaran Spesies Pohon di Kelurahan Darmo No Nama Spesies Kelas Total 1 2 3 4 5 6 7 1 Albizia julibrissin 15 0 0 0 0 0 0 15 2 Cerbera manghas 10 3 0 2 0 0 0 15 3 Ficus benjamina 13 0 0 2 0 0 0 15 4 Plumeria rubra 9 1 0 4 0 0 1 15 5 Polyalthia longifolia 13 0 1 0 0 1 0 15 6 Pterocarpus indicus 12 0 0 0 0 0 0 12 7 Roystonea regia 10 2 0 3 0 0 0 15 8 Tamarindus indica 13 1 0 0 0 0 0 14 9 Terminalia catappa 9 0 1 3 1 0 0 14 Total 104 7 2 14 1 1 1 130 Persentase (%) 80,0 5,4 1,5 10,8 0,8 0,8 0,8 100
ditunjukkan  hasil  pengolahan  VARI  yang  memiliki  rentang nilai -1 sampai 1, di mana diasumsikan nilai yang lebih dari 0  memiliki  tingkat  kehijauan  yang  dibutuhkan  untuk menentukan area vegetasi.

## D. Klasifikasi Spesies Pohon Berbasis Objek
Segmentasi  merupakan  awal  proses  klasifikasi  untuk mengelompokkan pixel yang berdekatan dengan nilai atribut yang sama. Dalam hal ini, segmentasi dilakukan pada sebuah raster dengan  kombinasi  warna  RGB  yang  berasal  dari orthophoto dan  nilai  tinggi  pohon  yang  berasal  dari  CHM, menggunakan parameter yang ditampilkan pada Tabel 3.
Proses  klasifikasi  terbimbing  ( supervised )  dilakukan dengan training  samples yang  terdiri  dari  9  kelas  spesies pohon  yang  teridentifikasi  di  lapangan,  serta  kelas  spesies lainnya  yang  tidak  teridentifikasi.  Hasil  klasifikasi  dapat dilihat pada di mana seluas 39,03 ha kanopi pohon menutupi Kelurahan  Darmo  yang  memiliki  luas  164,89  ha.  Kelas Albizia julibrissin menempati urutan pertama sebagai spesies teridentifikasi  yang  memiliki  tutupan  kanopi  pohon  terluas, yaitu sebesar 5,05 ha. Di sisi lain, urutan terakhir ditempati oleh  kelas Plumeria  rubra dengan  luas  tutupan  kanopi sebesar 1,47 ha.

## E. Ekstraksi Individu Pohon
Ekstraksi  individu  pohon  pada  data  CHM  dilakukan menggunakan focal  flow  tool pada  perangkat  lunak ArcGIS Pro . Tool tersebut  memberikan  hasil  nilai  sel  yang  lebih rendah  untuk  elevasi  yang  lebih  tinggi  di  antara  sel berdekatan  berukuran  3×3.  Oleh  karena  itu,  puncak  kanopi pohon yang bernilai paling rendah yaitu 0 (nol) diasumsikan sebagai individu pohon yang memiliki batangnya tersendiri.
Pada Tabel 5, ditampilkan jumlah pohon yang dihasilkan berdasarkan  spesiesnya,  setelah  dilakukan  penampalan terhadap  hasil  klasifikasi  spesies  pohon.  Sejumlah  6.778 pohon  berada  di  Kelurahan  Darmo. Pterocarpus  indicus merupakan  spesies  pohon  yang  paling  banyak  menempati Kelurahan Darmo, yaitu sejumlah 913 pohon atau persentase 13,5%  dari  keseluruhan. Plumeria  rubra menempati  urutan paling bawah dengan hanya berjumlah 324 pohon atau 4,8% dari keseluruhan.

## F. Uji Kesesuaian Klasifikasi
Validasi  dilakukan  terhadap  titik  individu  pohon  yang memiliki  atribut  spesies  pohon.  Hal  ini  diterapkan  dengan cara  mengamati  kebenarannya  melalui Google  Street  View . Sebanyak  234  sampel  dijadikan  titik  uji  berdasarkan distribusi multinomial [13]. Dalam proses pengamatan, waktu akuisisi  citra  pada Google  Street  View disesuaikan  yang paling mendekati bulan November 2016.
Uji  kesesuaian  klasifikasi  berbasis  objek  berdasarkan analisis  kappa  melalui  matriks  kesalahan,  diperoleh  nilai KHAT  sebesar  0,64.  Nilai  tersebut  menandakan  bahwa tingkat kesesuaian klasifikasi dianggap sudah baik. Beberapa kesalahan  klasifikasi  sering  terjadi  ketika  ada  bayangan maupun  kecerahan  karena  pengaruh  posisi  sinar  matahari pada saat akuisisi foto udara, sehingga dari segi warna kurang merepresentasikan  spesies  pohon  tersebut.  Begitu  pula pohon-pohon  yang  memiliki  tutupan  kanopi  kecil,  seperti pohon palem, seringkali ikut serta dalam segmen kanopi yang lebih besar di sebelahnya.

## G. Dominansi Spesies Pohon
Tingkat  dominansi  suatu  spesies  pohon  dalam  suatu komunitas  vegetasi  diperoleh  dari  hasil  analisis  dominansi vegetasi berwujud indeks nilai penting (INP). INP diperoleh dari akumulasi kerapatan relatif (KR), frekuensi relatif (FR), dan dominansi relatif (DR). Hasil analisis dominansi vegetasi ditampilkan  pada  Tabel  6.  Pada  tabel  tersebut,  ditunjukkan bahwa Albizia  julibrissin merupakan  spesies  pohon  yang mendominasi di Kelurahan Darmo dengan INP sebesar 0,42. Di  sisi  lain, Plumeria  rubra menempati  posisi  terendah  di antara 8 spesies lainnya dengan perolehan INP sebesar 0,22.

## H. Pola Persebaran Spesies Pohon
Analisis  pola  persebaran  pohon  pada  setiap  spesiesnya dilakukan  dengan  teknik average  nearest  neighbor yang ditujukan kepada setiap spesies pohon pada zona yang telah ditentukan (lihat Gambar 5). Kelas dalam rentang 1–7 dibuat dengan  keterangan  pola  yang  sangat  menggerombol,  acak, hingga  sangat  menyebar  secara  berurutan.  Klasifikasi tersebut  didasari  oleh  tingkat  kepercayaan  berdasarkan standar  deviasi  ( 𝑧 )  dan  probabilitas  ( 𝜌 ).  Berdasarkan perhitungan yang ditampilkan hasilnya pada Tabel 7, masing- masing spesies pohon di 15 zona wilayah yang berbeda
Tabel 8. Cadangan Karbon dan Daya Serap CO 2 Individu Pohon Berdasarkan Spesies No Nama Spesies ρ (kg/m 3 ) V ̅ (m 3 ) B T (ton/ha) B ̅ (ton) C̅ (ton) CO 2 eq ̅̅̅̅̅̅̅̅ (ton) 1 Albizia julibrissin 490 0,264 1,015 0,225 0,1059 0,388 2 Cerbera manghas 380 0,014 0,027 0,009 0,0043 0,016 3 Ficus benjamina 420 0,192 0,427 0,140 0,0659 0,242 4 Plumeria rubra 500 0,009 0,015 0,008 0,0037 0,013 5 Polyalthia longifolia 540 0,088 0,390 0,083 0,0388 0,142 6 Pterocarpus indicus 620 0,265 1,580 0,285 0,1342 0,492 7 Roystonea regia 700 0,090 0,410 0,110 0,0518 0,190 8 Tamarindus indica 930 0,061 0,452 0,099 0,0465 0,171 9 Terminalia catappa 460 0,034 0,054 0,027 0,128 0,047 Rata-rata 560 0,113 0,486 0,110 0,052 0,189 Tabel 9.
Estimasi Cadangan Karbon dan Daya Serap CO 2 di Kelurahan Darmo Berdasarkan Spesies No Spesies C (ton) CO 2 eq (ton) 1 Albizia julibrissin 78,7 288,5 2 Cerbera manghas 50,3 184,4 3 Ficus benjamina 53,2 194,9 4 Plumeria rubra 34,3 125,8 5 Polyalthia longifolia 82,5 302,4 6 Pterocarpus indicus 96,7 354,5 7 Roystonea regia 65,0 238,4 8 Tamarindus indica 79,8 292,7 9 Terminalia catappa 34,4 126,2 Total 574,8 2107,7
memiliki pola persebaran yang dominan sangat menggerombol.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  persentase 80,0%  atau  104  dari  130  sampel  zona  per  spesies dikategorikan sebagai kelas 1, yaitu sangat menggerombol.

## I. Cadangan Karbon dan Daya Serap CO 2 Pohon
Data  rata-rata  diameter  batang  dan  tinggi  bebas  cabang setiap spesies pohon menentukan kuantitas biomassa melalui Rujuk ke (3)–(4). Hal tersebut diperoleh setelah mengetahui jumlah  pohon  dan  massa  jenis  kayu  ( 𝜌 )  berdasarkan open source  database ICRAF  pada  masing-masing  spesiesnya  di wilayah  penelitian.  Kepadatan  biomassa  tegakan  ( 𝐵 𝑇 ) kemudian  dibagi  berdasarkan  luas  wilayah  penelitian terhadap masing-masing spesies pohon, sehingga mendapatkan kuantitas rata-rata biomassa ( 𝐵̅ ) individu pohon setiap  spesiesnya.  Konversi  biomassa  tersebut  ke  cadangan karbon  ( 𝐶̅ )  dan  daya  serap  CO 2 ( 𝐶𝑂 2 𝑒𝑞 ̅̅̅̅̅̅̅̅ )  dilakukan  melalui Rujuk ke (5)–(6).
Tabel  8  yang  merupakan  hasil  perhitungan  di  atas, menerangkan bahwa Pterocarpus indicus memiliki rata-rata kandungan cadangan karbon dan kemampuan daya serap CO 2 terbesar  di  antara  8  spesies  lainnya  yang  teridentifikasi dengan  masing-masing  sebesar  0,1342  ton  C  dan  0,492  ton CO 2 . Sementara itu, Plumeria rubra menjadi spesies pohon teridentifikasi  yang  memiliki  kandungan  cadangan  karbon paling sedikit di antara 8 spesies lainnya, yaitu sebesar 0,0037 ton C, serta kemampuan daya serap CO 2 yang hanya sebesar 0,013 ton CO 2 .
Estimasi  cadangan  karbon dan  kemampuan pohon dalam menyerap  emisi  CO 2 di  Kelurahan  Darmo  masing-masing sebesar 574,8 ton C dan 2107,7 ton CO 2 . Secara terperinci, estimasi  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  9.  Berdasarkan tabel  di  atas,  diketahui  bahwa Pterocarpus  indicus merupakan  spesies  pohon  yang  menyumbang  akumulasi cadangan  karbon  dan  daya  serap  emisi  CO 2 terbesar  di Kelurahan  Darmo  yaitu  masing-masing  sebesar  96,7  ton  C dan  354,5  ton  CO 2 ,  sedangkan Plumeria  rubra sebaliknya selaku  penyumbang  paling  sedikit  yaitu  hanya  masing- masing sebesar 34,3 ton C dan 125,8 CO 2 .

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  pengolahan  dan  analisis  data  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  berikut  ini; (1)Klasifikasi spesies pohon di wilayah perkotaan dilakukan dengan metode klasifikasi berbasis objek menggunakan foto udara yang mengandung informasi spectral serta lidar yang mengandung  informasi  struktural  berupa  tinggi  pohon. Tingkat  kesesuaian  klasifikasi  tersebut  diperoleh  akurasi kappa sebesar 0,64. Hasil tersebut menandakan bahwa hasil klasifikasi  dianggap  baik;  (2)Beberapa  pohon  yang teridentifikasi di Kelurahan Darmo, Kota Surabaya masing- masing memiliki frekuensi sebagai berikut: Albizia julibrissin berjumlah  743  pohon; Cerbera  manghas berjumlah  475 pohon; Ficus  benjamina berjumlah  502  pohon; Plumeria rubra berjumlah 324 pohon; Polyalthia longifolia berjumlah 779  pohon; Pterocarpus  indicus berjumlah  913  pohon; Roystonea  regia berjumlah  614  pohon; Tamarindus  indica berjumlah 754 pohon; dan Terminalia catappa berjumlah 325 pohon.  Dari  berbagai  spesies  pohon  tersebut, Albizia julibrissin merupakan  spesies  pohon  yang  mendominasi  di
Kelurahan Darmo yang memiliki Indeks Nilai Penting (INP) sebesar 0,42 dari hasil analisis dominansi vegetasi. Adapun pola persebaran pohon di Kelurahan Darmo, Kota Surabaya cenderung  menggerombol.  Hal  tersebut  didasari  oleh perhitungan average  nearest  neightbor ,  diketahui  bahwa 80,0%  atau  104  dari  130  sampel  zona  per  spesies dikategorikan sebagai kelas sangat menggerombol. Berdasarkan  9  spesies  pohon  teridentifikasi,  Kelurahan Darmo, Kota Surabaya memiliki cadangan karbon sejumlah 574,8  ton  C  dengan  kepadatan  3,5  ton  C  per  hektar. Pterocarpus  indicus merupakan  spesies  pohon  yang berpengaruh  besar  sebagai  penyimpan  cadangan  karbon  di kelurahan  tersebut  dengan  akumulasi  sejumlah  96,7  ton  C atau 16,8%. Begitu pula jika dikaitkan dengan kasus serapan dan emisi gas rumah kaca, kuantitas cadangan  karbon yang ada  di  Kelurahan  Darmo,  Kota  Surabaya  setara  dengan 2.107,7 ton CO 2 , yang artinya sejumlah tersebut merupakan serapan  emisi  karbon  dioksida  ekuivalen  (CO 2 -eq)  atas kemampuan  9  spesies  pohon  teridentifikasi  di  kelurahan tersebut.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  F.A.Y.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman, Cipta Karya dan  Tata  Ruang,  Pemerintah  Kota  Surabaya  yang  telah menyediakan  data  spasial  utama  penelitian  ini  berupa orthophoto dan lidar wilayah Kota Surabaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  UN, World  Urbanization  Prospects:  The  2014  Revision .  New  York, US: United Nations, 2015.
[2]  F.  J.  Escobedo  dan  D.  J.  Nowak,  “Spatial  heterogeneity  and  air pollution removal by an urban forest,” Landsc. Urban Plan. , vol. 90, no. 3–4, hal. 102–110, 2009, doi: 10.1016/j.landurbplan.2008.10.021.
[3]  W.  J.  Manning,  “Plants  in  urban  ecosystems:  essential  role  of  urban forests in urban metabolism and succession toward sustainability,” Int. J. Sustain. Dev. World Ecol. , vol. 15, no. 4, hal. 362–370, Agu 2008, doi: 10.3843/SusDev.15.4:12.
[4]  H. R. McCarthy dan D. E. Pataki, “Drivers of variability in water use of  native  and non-native urban trees in the greater los  angeles  area,” Urban  Ecosyst. ,  vol.  13,  no.  4,  hal.  393–414,  2010,  doi: 10.1007/s11252-010-0127-6.
[5]  D. Lu, “The potential and challenge of remote sensing-based biomass estimation,” Int. J. Remote Sens. , vol. 27, no. 7, hal. 1297–1328, 2006, doi: 10.1080/01431160500486732.
[6]  K.  Wang,  T.  Wang,  dan  X.  Liu,  “A  review:  individual  tree  species classification using integrated airborne lidar and optical imagery with a focus on the urban environment,” Forests , vol. 10, no. 1, 2019, doi: 10.3390/f10010001.
[7]  J.  Tigges,  T.  Lakes,  dan  P.  Hostert,  “Urban vegetation classification: benefits  of  multitemporal  rapideye  satellite  data,” Remote  Sens. Environ. , vol. 136, hal. 66–75, 2013, doi:
https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.05.001.
[8]  Z. Zhang, A. Kazakova, L. M. Moskal, dan D. M. Styers, “Object-based tree  species  classification  in  urban  ecosystems  using  lidar  and hyperspectral  data,” Forests ,  vol.  7,  no.  6,  hal.  1–16,  2016,  doi: 10.3390/f7060122.
[9]  E.  Hart  dan  L.  Wasser,  “Create  a  canopy  height  model  from  lidar- derived rasters in r,” neon science , 2017.
https://www.neonscience.org/create-chm-rasters-r  (diakses  Okt  09, 2019).
[10]  T. Blaschke, “Object based image analysis for remote sensing,” isprs j. photogramm.  remote  sens. ,  vol.  65,  no.  1,  hal.  2–16,  2010,  doi: 10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004.
[11]  J. R. Landis dan G. G. Koch, “The measurement of observer agreement for  categorical  data,” Biometrics ,  vol.  33,  no.  1,  hal.  159–174,  1977, doi: 10.2307/2529310.
[12]  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kehutanan, Pedoman Penggunaan  Model  Alometrik  untuk  Pendugaan  Biomassa  dan  stok
karbon hutan di indonesia . bogor: pusat penelitian dan pengembangan konservasi  dan  rehabilitasi,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kehutanan, Kementerian Kehutanan Republik Indonesia, 2013.
[13]  R.  G.  Congalton  dan  K.  Green, Assessing  the  Accuracy  of  Remotely Sensed  Data:  Principles  and  Practices ,  2  ed.  Boca  Raston,  Florida:
CRC Press, 2009.
[14]  Esri, “How Average Nearest Neighbor Works,” Tool Reference ArcGIS Pro ,  2015.  https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial- statistics/h-how-average-nearest-neighbor-distance-spatial-st.htm (diakses Apr 30, 2020).