## ESTIMASI DEGRADASI DAN DEFORESTASI HUTAN RAWA GAMBUT DENGAN CITRA PENGINDERAAN JAUH DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH
Estimation of Degradation and Deforestation of Peat Swamp Forests with Remote Sensing Imagery in Central Kalimantan Province
Raden Mas Sukarna dan Cakra Birawa Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Palangka Raya Email: sukarna@for.upr.ac.id

## ABSTRACT
The changed in 1995 – 1998 when a programme of massive Peat Swamp Forest (PSF) conversion, the so- called  Mega  Rice  Project  (MRP)  in  Central  Kalimantan  was  initiated  to  develop  rice  field  has  been  impact  both deforestation  and  forest  degradation.  The  aim  of  this  research  is  to  classify  forest  degradation  rates  of  PSF accurately using multi-stage remote sensing methods through (1) Forest Canopy Density model (FCD) LANDSAT 5 TM  image  acquired  2010  and  supported  by  aerial  photos  interpretation,  (2)  inventoryineach  forest  cluster  were determined  by  purposive  sampling  using  5  plotswith  size  of  20m  x  20m.The  results  showed  that  there  was asignificant correlation(r)=0.82 between FCD and Canopy Area Index (CAI). Significant correlation was also shown between CAI and stand density, dominance andfrequency respectively with the value of r = 0.974; r = 0.937 and r = 0.871. Based on these correlation, predicted that PSF on the researcharea has been changed become deforestation 53.68%, very high degradation 3.37%, moderate high degradation 11.21%, middle degradation 15.30%, moderate low  degradation  15,45%  and  low  degradation  0.99%.The  conclusion  thatthe  PSF  ecosystem  of  MRP  largely  has been transformed intodegradation and deforetation areas.
Keywords : Peat swamp forest, remote sensing, ecology, degradation and deforestation.

## ABSTRAK
Konversi hutan rawa gambut (HRG) yang masif untuk perluasan lahan pertanian antara tahun 1995 – 1998 yang disebut mega proyek pengembangan lahan gambut (PLG) satu juta hektar di Provinsi Kalimantan Tengah telah menyebabkan  terjadi  degradasi  dan  deforestasi  hutan  yang  kontinu.  Informasi  kondisi  terkini  dan  faktual  tentang degradasi dan deforestasi HRG masih sangat minim dan terbatas. Berdasarkan hal tersebut, penelitian bertujuan untuk mengklasifikasi tingkat degradasi dan deforestasi HRG yang akurat menggunakan metode penginderaan jauh multi-tingkat  dan  pendekatan  ekologis.  Pengumpulan  dan  analisis  data dilakukan  melalui  (1)  klasifikasi  kerapatan kanopi hutan menggunakan model Forest Canopy Density (FCD) Citra Landsat 5 TM dan interpretasi foto udara, (2) inventarisasi  hutan  pada  masing-masing  kluster  kerapatan  hutan  yang  ditentukan  secara purposive dengan membuat  5  petak  ukur  contoh  ukuran  20  m  x  20  m.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  korelasi  yang nyata antara nilai FCD dengan luas kanopi hutan (LKH) sebesar r = 0,82. Korelasi nyata juga ditunjukkan antara LHK dengan kerapatan tegakan, dominansi dan frekuensi jenis berturut turut dengan nilai r = 0,974; r = 0,937 dan r = 0,871.  Berdasarkan  nilai  korelasi  tersebut,  diprediksi  bahwa  HRG  pada  lokasi  penelitian  yang  telah  mengalami deforestasi  sebesar 53,68%,  degradasi  sangat berat  sebesar  3,37%,  degradasi  berat  sebesar  11,21%,  degradasi agak  berat  sebesar  15,30%,  degradasi  sedang  sebesar  15,45%  dan  degradasi  ringan  sebesar  0,99%. Kesimpulannya adalah bahwa ekosistem HRG pada kawasan bekas PLG saat ini sebagian besar telah mengalami degradasi dan deforestasi.
Kata kunci : Hutan Rawa Gambut, Penginderaan Jauh, Ekologi, Degradasi dan Deforestasi.

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  hutan  rawa  gambut  yang cukup luas yaitu ± 27 juta ha, yang meliputi Sumatera 8,2 juta ha, Kalimantan 6,8 juta ha, Irian Jaya 8,7 juta ha (Boehm H.D.V, 1999). Provinsi Kalimantan Tengah dengan  luas  wilayah  15.798.359  ha  memiliki  hutan rawa primer 228.773 ha (1,5%), hutan rawa sekunder 45.927  ha  (0,3%),  belukar  rawa  1.979.807  ha (12,92%) dan daerah rawa seluas 549.007 ha (3,58%) (Wardoyo,  2003).  Pada  tahun  1995  sampai  tahun 1998, Provinsi Kalimantan Tengah ditetapkan sebagai wilayah  pengembangan  lahan  gambut  (PLG)  untuk ekstensifikasi lahan pertanian seluas lebih dari 1 juta ha  yang  menjadi  memicu  terjadinya  degradasi  dan deforestasi  pada  hutan  rawa.  Boehm  H.D.V. et  al . (2002) menjelaskan bahwa laju degradasi hutan rawa gambut antara tahun 1991 – 1997 sebesar 1,9% per tahun dan meningkat menjadi 6,5% per tahun antara tahun 1997 – 2000, sehingga laju rata-rata degradasi hutan  rawa  gambut  antara  tahun  1991 – 2001 sebesar 3,3%. Kondisi ini menyebabkan fungsi tata air tidak  stabil  dan  mendorong  terjadinya  kebakaran hutan  dan  lahan  gambut  hampir  setiap  tahun  pada musim  kemarau,  sehingga  meningkatnya  emisi  gas rumah  kaca  (Siegert  F. et  al .,2001).  Perkembangan dan  perubahan  kondisi  hutan  rawa  pasca  PLG  satu juta hektar yang relatif cepat belum dapat diikuti oleh kegiatan  penilaian  dan  pemetaan  degradasi  hutan yang  memadai,  detil  dan  menyeluruh  karena  biaya yang  mahal  dan  waktu  yang  lama.  Permasalahan yang  dihadapi  adalah  bagaimana  mengembangkan model  penilaian  degradasi  hutan  rawa  secara  efektif agar  informasi  kondisi  hutan  rawa  gambutsecara berkala  dapat  diketahui  dan  diperbaharui  dengan baik.  Awal  tahun  1990 Japan  Overseas  Forestry Consultants  Association (JOFCA)  dan International Timber  Trade  Organization (ITTO)  mampu mengembangkan  model Forest  Canopy  Density (FCD)  data  digital  Citra  Landsat  TM  untuk mengklasifikasikan  kondisi  penutupan  hutan  tropis antara lain di India, Myanmar, Malaysia dan Indonesia secara  efektif  dengan  tingkat  kecermatan  >90% (Rikimaru  A,  1996).  Berdasarkan  permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat degradasi  hutan  rawa  menggunakan  aplikasi  model FCD data digital Citra Landsat 5 TM yang terintegrasi dengan kajian ekologis hutan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  dikembangkan  dalam  penelitian adalah metode penginderaan jauh multi-tingkat ( multi stage  sampling )  yang  meliputi  beberapa  tahap,  yaitu (1) menentukan kluster kerapatan kanopi hutan rawa menggunakan  model Forest  Canopy  Density (FCD) Citra  Landsat  5  TM  dan  foto  udara,  (2)  melakukan survai  dan  pengukuran  parameter  tegakan  hutan menggunakan  petak  ukur  20  x  20  m  pada  masing- masing  kluster  hutan,  (3)  menganalisis  tingkat degradasi hutan rawa melalui model hubungan antara kerapatan  kanopi  hutan  dengan  keragaman floristiknya.
Gambar  1.  Peta  Lokasi  Penelitian  Bagian  Selatan Kawasan Bekas Pengembangan Lahan Gambut  Satu  Juta  Hektar  Provinsi Kalimantan Tengah
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  kawasan  bekas pengembangan lahan gambut (PLG) satu juta hektar Provinsi Kalimantan Tengah. Lokasi penelitian terletak antara 114º 00’ – 114º 40’ Bujur Timur (BT) dan 02º 55’  – 03º  25’  Lintang  Selatan  (LS)  dengan  luas  ± 400.000  ha  termasuk  dalam  bagian  Selatan  DAS Kahayan,  DAS  Kapuas  dan  DAS  Barito  dan  secara adminitrasi  pemerintahan  termasuk  dalam  wilayah Kabupaten  Pulang  Pisau  dan  Kabupaten  Kapuas. Bahan  yang  digunakan  adalah  Citra  Landsat  5  TM Path/Row  118/062  perekaman  bulan  Februari  2010 yang  dianalisis  menggunakan  program  FCD  Mapper Versi 2.0, dan foto udara dijital format kecil.

## Analisis  Spektral  Kerapatan  Kanopi  dan  Struktur Hutan Rawa
Perbaikan  dan  peningkatan  teknik  analisis spektral  Citra  Landsat  5  TM  dalam  penelitian  ini dikembangkan melalui aplikasi model FCD (Rikimaru A,1996; Roy P.S. et al .,1997; Rikimaru A. et al ., 1998;
dengan  mengintegrasikan  4  indeks  biofisik  dengan formulasi sebagai berikut.
Advanced Vegetation Index (AVI) = ((B4+1)x (256-B3) x B43) 1/3
Baresoil Index (BI) = ((B5+B3)-(B4+B1)/(B5+B3)+(B4+B1))100+100
Shadow Index (SI) = ((256-B1)x (256-B2) x (256-B3)) 1/3
Temperature Index (TI) dari L = L min + ((L max-Lmin)/255) x Q
Forest Canopy Density (FCD) = (VD x SSI +1) 1/2 -1
dimana    B1  adalah  saluran  biru  (Blue),  B2  adalah saluran  hijau  (Green),  B3  adalah  saluran  merah (Red), B4 adalah saluran inframerah dekat (NIR), B5 adalah  saluran  inframerah  tengah  (MIR),    L  adalah nilai  radian  inframerah  thermal,  Q  adalah  nilai  digital citra satelit antara 0 – 255, VD adalah nilai kerapatan vegetasi dan SSI adalah nilai indeks skala bayangan tajuk pohon selanjutnya melalui Principle Component Analysis (PCA)  dilakukan  integrasi  nilai  AVI,  SI,  BI dan  TI  untuk  menentukan  nilai  distribusi  kerapatan kanopi  hutan  model  FCD  (Rikimaru  A.  dan  Miyatake S.,  1997).  Berdasarkan  klasifikasi  model  FCD  Citra Landsat  5  TM,  dapat  ditentukanklasifikasi  kerapatan kanopi dan struktur vegetasi hutan rawa pada masing- masing kluster hutan secara maksimal yang didukung dengan hasil interpretasi foto udara (Sukarna, 2009). Masing-masing  kluster  kanopi  dan  struktur  vegetasi hutan  rawa  yang  telah  dikaji  melalui  karakteristik spektral  Citra  Landsat  5  TM  diduga  memiliki keterkaitan dengan kondisi floristiknya.

## Analisis Regresi-Korelasi
Model  hubungan  struktur  hutan  rawa  gambut antara  FCD  dan  indeks  luas  kanopi  ( Canopy  Area Index atau CAI) diuji melalui analisis regresi-korelasi,
dan merupakan penentu terhadap model hubungannya  dengan  indeks  Indeks  Keragaman Jenis (H’ )  Shannon-Wiener  (Ludwig  J.A.  dan Reynolds  J.F.,  1988)  yang  dihitung  berdasarkan indeks  nilai  penting  (INP)  menurut  Dombois  M.  dan Ellenberg H.(1974).

## Penentuan Tingkat Degradasi Hutan Rawa
Konsekuensi  logis  yang  peroleh  dari pemodelan  distribusi  floristik  adalah  dihasilkannya informasi  baru  tentang  tingkat  degradasi  hutan  pada masing-masing  kluster  hutan.  Apabila  pada  suatu kawasan  terdapat  kondisi  struktur  dan  distribusi
floristik yang tinggi, maka hal ini menunjukkan ciri-ciri hutan  yang  baik  dan  sebaliknya  jika  pada  suatu kawasan  terdapat  kondisi  struktur  dan  distribusi floristik yang rendah, maka hal itu menunjukkan hutan yang  rusak  atau  mengalami  degradasi.  Penentuan tingkat degradasi hutan rawa didasarkan pada criteria menurut Sukarna (2009) dan Sukarna (2014).
a. Nilai  FCD  81 – 100%  dengan  Nilai  H’    ≥ 3,25 adalah  hutan  rawa  dengan  kondisi  degradasi yang ringan
b. Nilai FCD 61 – 80% dengan nilai H’ antara ≥ 2,75
– <3,25  adalah  hutan  rawa  dengan  tingkat degradasi agak ringan
c. Nilai  FCD  41 – 60%  dengan  nilai  H’)  ≥ 2,25 – <2,75  adalah  hutan  rawa  dengan  tingkat degradasi sedang (semi alamiah)
d. Nilai  FCD  21 – 40%  dengan  nilai (H’)≥ 1,75  -< 2,25 adalah hutan rawa dengan tingkat degradasi agak berat
e. Nilai FCD 1 - 20% dengan nilaiH‘≥ 1,25 - < 1,75 adalah hutan rawa dengan tingkat degradasi yang berat
f. Nilai FCD 0% dengan nilai H‘ < 1,25 adalah hutan rawa  yang  sudah  terbuka  dengan  tingkat degradasi yang sangat berat

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Klusterisasi  Struktur  Hutan  Rawa  melalui  Model FCD Citra Landsat 5 TM
Micheal A.W. et al . (2004) menjelaskan bahwa kesalahan  pendugaan  kerapatan  vegetasi  dari  data spektral  citra  satelit  disebabkan  oleh  pengaruh vegetasi  lapisan  bawah,  latar  belakang  pantulan, restorasi  citra,  perbedaan  waktu  pengukuran lapangan  dan  perolehan  data  satelit  serta  resolusi spasial yang belum cukup untuk mengkaji variabilitas permukaan  lahan.  Untuk  mengurangi  kesalahan tersebut  banyak  dilakukan  melalui  pendekatan transformasi  indeks  vegetasi  (Bouman  B.A.M.,  1992, Nemani  R.L., et  al. 1993).  Hasil  transformasi  indeks vegetasi melalui Principle Component Analysis (PCA) terhadap  data  spektral  Citra  Landsat  5TM menunjukkan bahwa nilai antara indeks vegetasi dan indeks tanah bersifat negatif dengan nilai korelasi (r) - 0.69.Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  besarnya koefisien determinasi (r2) adalah ± 0,5. Hal ini berarti bahwa  50%  penggunaan  model  PCA  AVI  dan  BI ditentukan  oleh  faktor  lain,  sehingga  masih memerlukan perbaikan klasifikasi spektral yang dapat
dilakukan  melalui  penajaman  berbagai  kombinasi (Franklin  S.E., et  al. ,1997),  dan  untuk  mengurangi jenuhnya  nilai  spektral  (Liang  S.,  2004).  Rikimaru  A. dan  Miyatake  S.  (1997)  dan  Roy  P.S., et  al. (1997) menjelaskan  bahwa  nilai  maksimum  indeks  vegetasi tidak  tergantung  pada  kepadatan  pohon  atau  hutan, sehingga akan jenuh terlebih dahulu jika dibandingkan dengan  indeks  bayangan  (SI).  Sebaliknya  nilai  SI sangat  tergantung  pada  jumlah  vegetasi  yang  tinggi seperti pohon dengan bayangan tajuk yang signifikan. Semakin  rapat  vegetasi  pohon  maka  akan menyebabkan  bayangan  yang  lebih  banyak.  Dengan demikian  Nilai  SI  yang  tinggi  akan  menyebabkan terjadinya  penurunan  pada  nilai  indeks  temperatur (TI).  Hasil  analisis  klusterisasi  kerapatan  struktur vegetasi  hutan  rawa  pada  lokasi  penelitian    dapat dikelompokkan menjadi 4 kluster hutan rawa, yaitu 1) merupakan  representasi  dari  kondisi  struktur  hutan yang jarang, 2) merupakan representasi dari distribusi struktur  hutan  yang  agak  jarang,  3)  merupakan representasi  dari  kondisi  struktur  hutan  yang  agak rapat,  dan  4)  merupakan  representasi  dari  kondisi struktur hutan yang rapat.
Berdasarkan  hasil  analisis  kluster  dapat dijelaskan  bahwa  faktor  utama  yang  paling berpengaruh  terhadap  nilai  struktur  kerapatan  tajuk hutan  adalah  nilai  SI.  Model  integrasi  antara  nilai Vegetation  Density (VD)  dan  nilai  SI  mengacu  pada formulasi  yang  dikembangkan  oleh  Rikimaru  A.  dan Miyatake  S.  (1996)  serta  Roy  P.S., et  al (1997). Dengan dasar tersebut dihasilkan citra Forest Canopy Density (FCD)  yang  menghasilkan  variasi  nilai spektral  struktur  dan  kerapatan  kanopi  hutan  rawa yang representatif seperti pada Gambar 2.
Gambar  2.  Peta  Degradasi  dan  Deforestasi  Hutan Rawa Gambut pada Lokasi Penelitian
Tabel  1.  Hasil  Klasifikasi  Penutupan  Lahan  Rawa Model FCD Citra Landsat 5 TM
Sumber:  Hasil  Analisis  FCD  Citra  Landsat,  Interpretasi  Foto  Udara,  dan
Survai Lapangan.

## Profil Struktur Vegetasi Hutan Rawa Gambut
Analisis struktur dan keragaman vegetasi hutan rawa  dalam  penelitian  ini  didasarkan  atas  hasil pengukuran  dan  pengamatan  vegetasi  hutan  rawa gambut  di  lapangan.  Kawasan  rawa  dengan  interval kerapatan kanopi 1 – 20% umumnya didominasi oleh padang  rumput,  semak  rendah,  dan  pohon-pohon kecil berdiameter 5 – 10 cm yang distribusinya jarang. Pola peningkatan dan distribusi vegetasi terlihat pada kawasan  rawa  dengan  intervalkerapatan  kanopi antara  21 – 40%,  dimana  kawasan  ini  umumnya didominasi oleh semak tinggi yang rapat dan belukar muda  dengan pohon-pohon  berdiameter  antara  10 – 15  cm.  Perubahan  struktur  floristik  hutan  rawa  mulai terlihat jelas pada interval kerapatan kanopi 41 – 60%, dimana  struktur  hutan  dengan  pohon-pohon  yang berdiameter  antara  10 – 40  cm  nampak  mulai dominan,  walaupun  sebagian  kecil  masih  terdapat beberapa  penutupan  padang  rumput  dan  semak- semak. Selanjutnya kenampakan kondisi hutan primer terdapat pada interval kerapatan tajuk hutan antara 61 – 80%,  dimana  struktur  hutan  dengan  pohon-pohon berdiameter  antara  10 – 60  cm  sudah  dominan. Kawasan  rawa  dengan  interval  FCD  81 – 100% umumnya  merupakan  hutan  yang  didominasi  oleh pohon-pohon berdiameter antara 10 – 60 cm.
No. Nilai FCD (%) Luas (ha) Luas (%) Penutupan Lahan Rawa 1 0-0 217,147.95 53.68 Lahan kosong dan padang rumput 2 1-10 4,464.09 1.10 Padang rumput dan semak rendah 3 11-20 9,201.96 2.27 semak rendah, belukar muda jarang 4 21-30 17,029.98 4.21 semak tinggi dan belukar muda jarang 5 31-40 28,313.55 7.00 semak tinggi, belukar muda agak rapat 6 41-50 24,136.65 5.96 Semak dan belukar muda rapat
7 51-60 37,784.88 9.34 belukarmudarapat 8 61-70 44,124.21 10.90 Belukar muda dan hutan rapat 9 71-80 18,419.49 4.55 Belukar muda dan hutan rapat 10 81-90 3,755.07 0.93 Hutansangatrapat 11 91-100 260.91 0.06
Hutansangatrapat
Luas Total (ha) 404,638.74 100.00

## Hubungan Kerapatan Kanopi, Keragaman Floristik dan Tingkat Degradasi Hutan
Hasil  analisis  regresi  korelasi  menunjukan bahwa  antara  nilai  FCD  dan  nilai  indek  luas  kanopi hutan  (CAI)  memiliki    nilai  korelasi  yang  signifikan. Demikian juga korelasi antara CAI dengan kerapatan Tegakan, Dominansi dan Frekuensi Jenis.
Tabel  3.  Nilai  Korelasi  antara  Model  FCD,  CAI, Kerapatan, Dominansi dan Frekuensi Jenis pada  Hutan  Rawa  Gambut  Lokasi Penelitian Analisis Korelasi Koefisen Korelasi (r) Koefisien Determinasi (r 2 ) Standar Eror (SE) FCD >< CAI 0.818 0.668 0.757 CAI ><Kerapatan 0,974 0,949 4,816 CAI ><Dominansi 0,937 0,877 2,278 CAI ><Frekuensi 0,871 0,759 0,945
Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi  diketahui bahwa  semakin  tinggi  nilai  kerapatan  kanopi  pohon, maka  semakin  meningkat  nilai  keragaman  jenis vegetasi  hutan  rawa.  Hasil  penelitian  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  pada  kawasan  hutan  rawa gambut  yang  sangat  rapat  (FCD  81-100%)  memiliki nilai  i ndek  keragaman  jenis  (H’)  yang  tinggi  yaitu  > 3,25  dengan  jumlah  tingkat  pohon  dan  tiang berdiameter ≥ 10 cm sebesar 447,75 batang per ha.
Jumlah  pohon  tersebut  hampir  sama  dengan  jumlah pohon pada hutan rawa gambut S. Kumpeh – S.
Air  Hitam  Laut,  Jambi,  yaitu  sebesar  444,3 batang  per  ha.  (Mawazin,  2013).  Sebaliknya  pada kawasan  hutan  rawa  yang  kerapatan  tegakannya jarang  (FCD  1- 20%),  nilai  H’<  1,75  dengan  jumlah pohon  berdiameter  hanya  45,56  batang  per  ha. Berdasarkan  Elias  (1999)  dalam  Mawazin  (2013) kerusakan  tegakan  tinggal  dapat  dikelompokkan  (1) tingkat  kerusakan  ringan  (<25%),  (2)  tingkat kerusakan  sedang  (25-50%)  dan  tingkat  kerusakan berat  (>50%).  Berdasarkan  kategori  tersebut,  hutan rawa  gambut  pada  lokasi  penelitian  dapat dikelompokkan menjadi (1) hutan yang masih normal, (2) hutan dengan degradasi sedang, (3) hutan dengan degradasi  berat,  (4)  hutan  dengan  degradasi  sangat berat  dan  (5)  hutan  yang  telah  mengalami penggundulan atau deforestasi.
A. Hutan Terbuka dan Jarang B. Hutan Agak Jarang C. Hutan Agak Rapat D. Hutan Rapat Tinggi Pohon Ukuran Plot (30 x 30 m)
Gambar 3. Profil Struktur Vegetasi Hutan Rawa Gambut Berdasarkan Julat Kerapatan Kanopi (FCD 1 – 100%) dan Tinggi Pohon.
Tabel  5.  Hubungan Kerapatan  Kanopi  Hutan, Indeks Keragaman  Jenis,  Jumlah  Tegakan    dan
Tingkat Degradasi Hutan Rawa pada Lokasi Penelitian
Kerapatan Kanopi Hutan (FCD) Indeks Keragaman Jenis (H‘) Analisis Statistik Jumlah Rata-rata Tegakan per ha pada Lokasi Penelitian Tingkat Degradasi Tegakan Hutan Rawa Gambut Tingkat Pohon Tingkat Tiang SangatRapat (81-100%) ≥ 3,25 Sd ± 19,88 ±31,26 0% (normal) Mean 71, 17 376,58 Rapat (61-80%) ≥ 2,75 – <3,25 Sd ± 16,22 ±24,88 37,32% (Sedang) Mean 64,48 216,17 AgakRapat (41-60%) ≥ 2,25 - <2,75 Sd ± 15,36 ±29,40 53,20% (AgakBerat) Mean 50,88 158,66 AgakJarang (21-40%) ≥ 1,75 - <2,25 Sd ± 8,44 ±23,51 67,49% (Berat) Mean 25,26 120,29 Jarang (1- 20%) ≥ 1,25 – <1,75 Sd - ± 25,2 89,82% (SangatBerat) Mean - 45,56 Terbuka (0%) - Sd - - Deforestasi Mean - -
Keterangan : Sd = Standar Deviasi ; Mean = Nilai Tengah
Sukarna  (2014)  menjelaskan  bahwa  pada kawasan  hutan  yang  masih  normal  dan  degradasi sedang,  masih  ditemukan  jenis-jenis  dari  famili Sapotaceae  seperti  jenis  nyatoh  ( Palaquium spp.), famili Apocynaceae seperti jelutung ( Dyra lowii ), famili Anacardiacea  seperti  terentang  ( Camnosperma sp.), bintangur  ( Calophyllum spp.)  dan  geronggang ( Cratoxylon  arborescens ),  family  Dipterocarpacea seperti  belangeran  ( Shorea  belangeran ),  dan  kayu asam  ( Mangifera spp.)  dari  famili  Anacardiaceae. Pada kawasan hutan yang mengalami degradasi agak berat  dan  berat  umumnya  didominasi  oleh  jenis-jenis tumbuhan bawah seperti jenis tumeh ( combretucarpus rotundatus )  dari  famili  Anishopylleacea,  jenis  jambu- jambu ( Eugenia spp) dari famili Myrtaceae dan gelam ( Melaluca  leucadendron ).  Pada  kawasan  hutan  rawa yang  mengalami  degradasi  sangat  berat  dan deforestasi  umumnya  ditemui  jenis-jenis  perdu  dan rumput  seperti  kelakai  ( Stenochlaena  palutris ),  jenis pakis  ( Osmanda  cinnamomea ),  purun  ( Lepironia articulata ),  rasau  ( Pandanus  helicopus ),  perdu  rawa ( Thorachostachyum bancanum ), alang-alang ( Imperata cylindrica ), melastoma ( Melastoma melabothricum ),  dan  keramunting  ( Rhodomytus tomentosa ).

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut.
1. Hasil  Klasifikasi  spektral  kerapatan  kanopi  hutan menggunakan citra penginderaan jauh
menunjukkan ketelitian yang baik, sehingga cukup efektif  digunakan  untuk  menentukan  tingkat degradasi dan deforestasi hutan rawa gambut.
2. Hasil  estimasi  citra  penginderaan  jauh menunjukkan bahwa kawasan hutan rawa gambut pada  lokasi  penelitian  secara  umum  telah mengalami deforestasi sebesar 53,68%,
degradasi sangat berat sebesar 3,37%, degradasi berat  sebesar  11,21%,  degradasi  agak  berat sebesar  15,30%,  degradasi  sedang  sebesar 15,45% dan degradasi ringan (0,99%).

## DAFTAR PUSTAKA
Boehm,  H.D.V.,  1999.  Monitoring  of  1997/1998  Fire and  Burnt  Scars  in  Central  Kalimantan, Indonesia. ATSR-Report/Article. Kalteng
Consultants,  KirchstockacherWeg  2,  85635
Hohenkirchen, Germany. p 1-13.
Boehm,  H.D.V.,  Siegert,  F.  and  Liews,  S.C.,  2002. Remote  Sensing  and  Aerial  Survey  of Vegetation  Cover  Change  in  Lowland  Peat Swamp of Central Kalimantan during the 1997 and 2002 Fires. Proceeding of the International Symposium  on  Land  Management  and Biodiversity  in  Southeast  Asia.  Research Centre  for  Biology,The  Indonesia  Institute  of Sciences, Bogor, Indonesia.
Bouman, B. A. M., 1992. Accuracy of Estimating The Leaf  Area  Index  From  Vegetation  Indices Derived from Crop Reflectance Characteristics, a  Simulation  Study.  International  Journal  of Remote Sensing 13 (16),p 3069 – 3084.
Dombois M. and Elenberg H., 1974. Aims and Methos of  Vegetation  Ecology.  Wiley  International Edition. John Wiley and Sons, New York
Franklin,  S.E.,  Lavigne,  M.B.,  Deuling,  M.J.,  Wulder, M.A.  and  Hunt,  E.R.,  1997.  Estimation  of Forest Leaf Area Index Using Remote Sensing
and  GIS  Data  for  Modelling  Net  Primary Production.  International  Journal  of  Remote Sensing 18(16), p 3459 – 3471.
Liang, S., 2004. Quantitative Remote Sensing of Land Surfaces. John Wiley and Sons, Canada, p 76
Ludwig,  J.A.,  and  Reynolds,  J.F.  1988.  Statistical Ecology, A Primer on Method and Computing. John Wiley and Sons. New York
Mawazin, 2013. Tingkat KerusakanTegakanTinggal di HutanRawaGambut  Sungai  Kumpeh – Sungai Air  HitamLaut  Jambi.  Indonesian  Forest Rehabilitation Journal. Pusat LitbangKonservasi dan Rehabilitas, Bogor. 1(1) p 39-50
Micheal, A. W., Hall, R.J., Coops, N.C., and Franklin,
S.E.  2004.  High  Spatial  Resolution  Remotely Sensed  Data  for  Ecosystem  Characterization. Washington. Bioscience 54(6), p 511
Nemani,  R.  L.,  Pierce,  L.  S.,  Runing,  and  Band,  L.,
1993.  Forest  Ecosystem  Processes  at  the
Watershed  Scale  :  Sensitivity  to  Remotely- sensed  Leaf Area  Index estimates.
International  Journal  of  Remote  Sensing 14(13), p 2519-2534.
Rikimaru,  A.,  1996.  LANDSAT  TM  Data  Processing Guide for Forest Canopy Density Mapping and Monitoring  Model.  ITTO  Workshop  on Utilization  of  Remote  Sensing  in  Site Assessment  and  Planting  of  Logged-over Forest. Bangkok.p 1 – 8
Rikimaru, A and Miyatake, S., 1997. Development of Forest Canopy Mapping and Monitoring Model using  Indices  of  Vegetation,  Bare  soil  and Shadow  pp.  Proceeding  of  the  18 th Asian Conference  on  Remote  Sensing,    Kuala Lumpur, Malaysia. p E6. 1 – 6
Rikimaru, A., Utsuki, Y., and Yamashita, S. 1998. The Basic  Study  of  Maximum  Logging  Volume Estimation  for  Consideration  of  Forest Resources  Using  Time  Series  FCD  Model.
College of Engineering, HoseiUniversity.
Roy  P.S.,  Rikimaru,  A.,  and  Miyatake,  S.,1997. Biophysical  Spectral  Response  Modeling Approach  for  Forest  Density  Stratification.
Proceeding  of  the  18 th Asian  Conference  on Remote  Sensing,  Kuala  Lumpur,  Malaysia.  p JSB 1 – 6
Siegert,  F.,  Boehm,  H.D.V.,  Rieley,  J.O.,  Page,SE., Jauhiainen,  J.,  Adi  Jaya,  2001.  Peat  Fire  in Central  Kalimantan,  Indonesia:  Fire  Impacts and Carbon Release. International Symposium on  Tropical  Peatland,  Jakarta,  22-23  Agustus 2001.
Sukarna, R.M.,2009. Kajian Spektral Citra Landsat 7 ETM+  untuk  Pemodelan  Floristik  Hutan  Rawa di  Taman  Nasional  Sebangau  Provinsi Kalimantan  Tengah.  Disertasi  Fakultas Geografi Universita Gadjah Mada.p 225
Sukarna,  R.M.,  2014.  Kajian  Bentang  Lahan  Ekologi Floristik  Hutan  Rawa  Gambut  Berbasis  Citra Penginderaan  Jauh  di  Sub  Das  Sebangau Kalimantan  Tengah.  Jurnal  Hutan  Tropis. Fakultas  Kehutanan  Universitas  Lambung Mangkurat  Banjarbaru  dan  Persatuan Sarjana Kehutanan  (PERSAKI)  Pusat,  Jakarta.  2(1), p 52 - 59
Wardoyo,  2003.  Kondisi  Hutan  Kalimatan  Tengah.
Makalah  disampaikan  pada  Seminar  Peranan Pengginderaan  Jauh  dan  SIG  dalam  Bidang Kehutanan 22 Oktober 2003 di Palangka Raya. Kerjasama Dinas Kehutanan Provinsi
Kalimantan  Tengah  dan  Balai  Pemantapan Kawasan Hutan Wilayah V Kalimantan Tengah dan Selatan.