## © 2019 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI      [JSIG]
Volume 2 Nomor 1, Mei 2019                                                                                            ISSN 2614-1671
PEMETAAN CADANGAN KARBON MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI TINGGI UNTUK PENGELOLAAN TAHURA WAN ABDUL RACHMAN LAMPUNG
Carbon Stock Mapping Using High Resolution Image For Management Of Tahura Wan Abdul Rachman Lampung
Nirmawana Simarmata 1 , Yuni Lisafitri 2 , Dudung Muhally Hakim 3
1 Institut Teknologi Sumatera, Teknik Geomatika
2 Institut Teknologi Sumatera, Teknik Lingkungan
3 Institut Teknologi Bandung Teknik Geodesi dan Geomatika
E-mail Korespondensi: nirmawana.simarmata@gt.itera.ac.id

## DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v2i1.227
Abstract    Land  conversion  is  a  serious  threat  for  TAHURA  Wan  Abdul  Rachman  area  and  based  on Landsat  imagery  map  of  2010,  TAHURA  damage  reached  72%.  Based  on  the  result  of  ecosystem services  to  the  forest  in  TAHURA  area  that  will  be  used  in  the  development  of  the  area.  Forest ecosystem  services  can  be  calculated  by  the  amount  of  biomass  and  carbon  uptake  lost  to  the  forest. Estimation of biomass and carbon content by NDVI Citra SPOT 6/7 which can be correlated with actual biomass. Estimation of biomass distribution on the surface consists of two models, namely model 1 and model 2 which are classified into 5 classes of biomass density ie class 1 biomass 1 model ranged from - 2.03 - 763.72 tons / ha, class 2 between 763.72 - 1.658, 09 ton / ha, grade 3 between 1,658,09 - 2,431,60 ton / ha, grade 4 between 2,431,60 - 2,963,38 ton / ha and grade 5 between 2,963,38 - 3857,75. Density of biomass of model 2, class 1 between -1,242 - -7,71 ton / ha, class 2 between -7,71 - 352,02 ton / ha, grade  3  between  353,02  -  663,14  ton  /  ha,  grade  4  between  663,14  -  877,04  ton  /  ha,  and  grade  5 between 877,04 - 1,236,77 ton / ha.
Keywords: TAHURA WAR; Biomass; Carbon; SPOT 6/7; NDVI
Abstrak Konversi  lahan  merupakan  ancaman  yang  serius  untuk  kawasan  TAHURA  Wan  Abdul Rachman  dan  berdasarkan  peta  citra  landsat  tahun  2010,  kerusakan  TAHURA  mencapai  72%. Berdasarkan  hasil  perhitungan  biofisik  yang  memungkinkanuntuk  melakukan  penilaian  jasa  pelayanan ekosistem  terhadap  hutan  di  kawasan  TAHURA  yang  akan  digunakan  dalam  pembangunan  kawasan tersebut.  Jasa  pelayanan  ekosistem  hutan  dapat  dihitung  melalui  besaran  biomassa  dan  serapan  karbon yang  hilang  pada  hutan  tersebut.  Estimasi  kandungan  biomassa  dan  karbon  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan  teknologi  penginderaan  jauh,  melalui  analisis  regresi  dari  nilai  NDVI  Citra  SPOT  6/7 yang dapat dikorelasikan dengan biomassa aktual. Distribusi biomassa di atas permukaan terdiri atas dua model  yaitu peta  model  1 dan  model 2 yang diklasifikasikan  menjadi 5 kelas kerapatan  biomassa  yakni kelas biomassa 1 model 1 berkisar antara -2,03 – 763,72 ton/ha, kelas 2 antara 763.72 – 1.658,09 ton/ha, kelas  3  antara  1.658,09  –  2.431,60  ton/ha,  kelas  4  antara  2.431,60  – 2.963,38  ton/ha  dan  kelas  5  antara 2.963,38 – 3857,75. Kerapatan biomassa model 2, kelas 1 antara  -1,242 - -7,71 ton/ha, kelas 2 antara   - 7,71 – 352,02 ton/ha, kelas 3 antara 353,02  – 663,14 ton/ha, kelas 4 antara 663,14 – 877,04 ton/ha, dan kelas 5 antara 877,04 – 1.236,77 ton/ha. Berdasarkan hasil estimasi Stok karbon model 1 memiliki nilai maksimum yaitu  616,36. Sementara stok  karbon  model 2 terdapat sekitar 964,435 ton/ha.
Kata Kunci : TAHURA WAR; Biomassa; Karbon; SPOT 6/7; NDVI

## PENDAHULUAN
Indonesia  mamandang  bahwa  kerangka  kerja  perubahan  iklim  yang  komprehensif  dan berjangka  merupakan  bagian  dari  upaya  untuk  mendorong  penanganan  masalah  perubahan iklim.  Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang  mengikuti  program Reduce  Emission  from Deforestation  and  Degradation atau  REDD+,  juga  ikut  berperan  aktif  dalam  melakukan inventarisasi karbon hutan (http://ditjenppi.menlhk.go.id). Hal ini disebabkan karena Indonesia juga  merupakan  salah  satu  penyumbang  emisi  GRK  yang  signifikan  di  dunia,  terutama  emisi yang bersumber dari kegiatan penggunaan lahan dan kehutanan. Salah satunya adalah konversi lahan hutan menjadi lahan terbangun. Peningkatan konversi lahan yang dipertahankan semakin banyak  terjadi  bahkan  di  kawasan  lindung  sekalipun  seperti  taman  nasional  maupun  taman hutan  raya.  Degradasi  dan  deforestasi  hutan  disebabkan  oleh  pengelolaan  hutan  yang  tidak efektif  (Arif,  2016).  Dampak  nyata  akibat  degradasi  dan  deforestasi  hutan  yaitu  terjadinya perubahan  iklim  sehingga  pencegahan  terjadinya  kerusakan  tersebut  menjadi  alternatif  utama untuk menurunkan emisi (Lukito, 2013).
Berdasarkan  Undang-Undang  Nomor  5  Tahun  1990  tentang  konservasi  sumberdaya alam  hayati  dan  ekosistemnya,  taman  hutan  raya  merupakan  kawasan  pelestarian  alam  untuk tujuan koleksi tumbuhan dan atau satwa yang alami atau buatan, jenis asli atau bukan asli, yang dimanfaatkan bagi kepentingan penelitian, ilmu pengetahuan, pendidikan, menunjang budidaya, budaya,  pariwisata,  dan  rekreasi.  Salah  satu  Taman  Hutan  Raya  (TAHURA)  yang  ada  di Provinsi  Lampung  adalah  TAHURA  Wan  Abdul  Rachman  (WAR).  TAHURA  Wan  Abdul Rachman (WAR) ditetapkan berdasarkan SK Menhut No. 408/kpts-II/1993 dengan luas 22,.244 Ha. Dengan adanya pertimbangan untuk menjamin pelestarian lingkungan dan konservasi alam tersebut  status  Register  19  Gunung  Betung  ditingkatkan  menjadi  TAHURA  dengan  luas 22.249,31 ha (UPTD Tahura WAR, 2009).
Hingga saat ini perubahan lahan hutan/ konversi lahan merupakan ancaman yang serius untuk kawasan TAHURA Wan Abdul Rachman. Perambahan yang dilakukan oleh masyarakat mengakibatkan alih fungsi lahan dan berdampak berkurangnya fungsi taman hutan raya sebagai pelindung  proses  ekologi  sistem  penyangga  kehidupan.  Salah  satu  pengelolaan  kawasan TAHURA  Wan  Abdul  Rachman  adalah  kerja  sama  antara  pemerintah  Provinsi  Lampung dengan  Institut  Teknologi  Sumatera  untuk  mendirikan  kawasan    OAIL  (Observatorium Astronomi  ITERA  Lampung)  yang  akan  dijadikan  sebagai  wilayah  untuk  field  camp  dan fasilitas pendidikan berbasis wisata. Lokasi untuk OAIL yang akan dikembangkan seluas 30 ha dan jalan seluas 140 ha.
Estimasi  kandungan  biomassa  dan  karbon  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan teknologi penginderaan jauh melalui analisis regresi dapat dikorelasikan dengan biomassa hutan aktual.  Perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh  telah  menunjukkan  bahwa  pengurangan deforestasi  dapat  digambarkan  dengan  nyata,  permanen  dan  pengurangan  emisi  dapat diverifikasi  dengan  pengukuran  yang  dapat  dipercaya.  Hubungan  antara  penginderaan  jauh dengan  biomassa  yaitu  penginderaan  jauh  merupakan  salah  satu  pendekatan  terbaik  untuk estimasi biomassa di tingkat regional ketika data tegakan hutan di lapangan sulit diperoleh. Pada dasarnya perhitungan biomassa untuk menginventarisasi, memantau dan mengelola hutan dapat dilakukan  dengan  pengukuran  lapangan  menggunakan  plot  sampel  yaitu  diameter  pohon setinggi  dada (DBH). Kelemahan  menggunakan  pengukuran  secara teresteris  dianggap  kurang efektif karena memerlukan waktu dan biaya relatif besar sehingga perkembangan pemanfaatan teknologi penginderaan jauh semakin berkembang (Fatoyinbo, 2012, Krisnawati, 2014).
Salah satu citra satelit yang digunakan untuk estimasi biomassa dan karbon hutan yaitu Citra  SPOT  6/7  dengan  resolusi  6  meter.  Sensornya  dilengkapi  dengan  panjang  gelombang merah  dan  inframerah  dekat  yang  memiliki  tingkat  kepekaan  tinggi  terhadap  obyek  vegetasi. Hal  ini  menyebabkan  pemanfaatan  Citra  SPOT  6/7  cukup  baik  digunakan  untuk  pendugaan biomassa di atas permukaan pada hutan di TAHURA Wan Abdul Rachman Provinsi Lampung.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan perhitungan  serta  memetakan  sebaran  karbon  menggunakan  data  SPOT  6/7  di  Kawasan TAHURA  WAR.  Data  cadangan  karbon  dapat  digunakan  untuk  pengkajian  lingkungan  hidup strategis  dan  rencana  pengelolaan  TAHURA  Wan  Abdul  Rachman    serta  rencana  aksi  daerah untuk penurunan gas rumah kaca sesuai program REDD+.

## METODE DAN DATA Lokasi Penelitian
Lokasi kegiatan penelitian dilakukan di Taman Hutan Raya Wan Abdul Rachman yang memiliki luas 22.249,31 ha. Lebih Jelasnya, lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Lokasi Penelitian
Secara administrasi pemerintahan wilayah Tahura ini terletak di tujuh kecamatan yaitu: Gedong  Tataan,  Kedondong,  Padang  Cermin,  Way  Lima,  Teluk  Betung  Barat,  Teluk  Betung Utara  dan  Kemiling.  Secara  geografis  batas-batas  Tahura  WAR  berada  pada  posisi  05 0 0”18’ sampai 05 0 0”29’ LS dan antara 105 0 0” 02’ sampai 105 0 0”14’ BT.
Tahapan  pelaksanaan  penelitian  yang  dilakukan  (Gambar  2)  untuk  perhitungan kandungan biomassa di atas permukaan dan karbon terdiri atas pengolahan citra digital meliputi koreksi  geometrik,  koreksi  radiometrik,  klasifikasi  citra  dan  ekstraksi  nilai  NDVI.  Pendugaan besarnya kandungan biomassa aktual di lapangan ditentukan berdasarkan persamaan alometrik yang  dipilih  sesuai  dengan  karakteristik  hutan  sedangkan  simpanan  biomassa  dari  citra dianalisis menggunakan nilai NDVI. Estimasi biomassa di atas permukaan menggunakan Citra SPOT 6/7 didasarkan atas dua  parameter penduga yaitu nilai indeks NDVI. Nilai NDVI hutan diperoleh menggunakan transformasi indeks vegetasi sehingga dapat diregresikan dengan nilai kandungan biomassa di atas permukaan dan karbon dari hasil pengukuran di lapangan.
Gambar 2 . Diagram Alir Penelitian

## Pengolahan Data Lapangan
Pendugaan  biomassa  di  atas  permukaan  dihitung  menggunakan  persamaan  alometrik dengan  parameter  yaitu  diameter  batang  pohon, tinggi  tegakan  dan  berat jenis spesies tertentu yang  berbeda  satu  sama  lain.  Pemilihan  model  alometrik  juga  disesuaikan  dengan  kondisi wilayah  penelitian  karena  persamaan  tidak  dapat  digunakan  untuk  estimasi  biomassa  apabila diameter  pohon  di  luar  data  aslinya.  Pemilihan  persamaan  alometrik  juga  harus  disesuaikan dengan  zona  iklim  dimana  lokasi  penelitian  merupakan  zona  iklim  lembab  dan  diameter berkisar  antara  5-148  cm.  Pemilihan  model  alometrik  bertujuan  untuk  menentukan  model terbaik  untuk  estimasi  kandungan  biomassa  di  atas  permukaan.  Model  alometrik  diuji  dan divalidasi  menggunakan  sampel  untuk  model  yang  diambil  ketika  pengukuran  di  lapangan. Tabel  1  di  bawah  ini  menunjukkan  hubungan  alometrik  antara  diameter  dengan  biomassa  di lapangan:
Tabel 1. Hubungan alometrik antara diameter dengan biomassa di lapangan (Sumber: Brown S (1997) dalam Hairiah K et al. (2011))
Zona Iklim (ch, mm/tahun) Persamaan Rentang (cm) Jumlah Pohon R 2 Kering (< 1500 mm) Y=0,139D 2,32 5 – 40 28 0,89 Lembab (1500 – 4000 mm) Y=42,69–12,8D+1,24D 2 Y=0,118D 2,32 Y=0,092D 2,60 5 – 148 5 – 148
5 – 148
170 170 170 0,84 0,97 Basah (> 4000 mm) Y=21,3-6,95D+0,74D 2 Y=0,037D 1,89 H 4 – 112 4 – 112 169 169 0,92 0,90 Citra SPOT 6/7/7 Resolusi 6 meter Peta Kawasan TAHURA WAR
Koreksi Geometrik Transformasi NDVI Indeks Vegetasi Nilai Biomassa Aktual Persamaan Alometrik Inventarisasi Tegakan Persiapan dan Pengumpulan Data Analisis Regresi Model Terbaik Kerapatan Hutan dan Nilai Karbon Validasi dan Uji Akurasi Koreksi radiometrik

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Metode koreksi geometrik yang akan digunakan adalah menggunakan metode Image to image  correction  yang  jumlahnya  disesuaikan  dengan  kondisi  topografi  pada  daerah  kajian. Orde  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  koreksi  geometrik  adalah  orde  1  yang membutuhkan  minimal  4  titik  GCP.  Pemilihan  orde  ini  disesuaikan  dengan  kondisi  topografi daerah penelitian. Koreksi Geometrik citra bertujuan untuk memperbaiki posisi piksel citra agar sesuai dengan koordinat di lapangan (Danoedoro, 2012).
Proses  koreksi  geometrik  dilakukan  dengan  metode Image  to  image  correction menggunakan  citra  hasil  mosaik  tahun  2016.  Pemilihan  metode  ini  dikarenakan  citra  yang digunakan merupakan citra resolusi tinggi sehingga membutuhkan akurasi posisi koordinat yang baik.  Semakin  bergelombang  dan  memiliki  perbedaan  tinggi  yang  besar,  maka  jumlah  GCP yang  diperlukan  untuk  koreksi  geometrik  citra  akan  semakin  banyak  pula.  Hal  ini  disebabkan karena  permukaan  yang  tidak  datar  sehingga  membutuhkan  titik  koordinat  yang  lebih  banyak untuk  menghasilkan  akurasi  yang  baik.    Koreksi  geometrik  menghasilkan  nilai  RMS  eror sebesar 0,52. Nilai RMS ini berkaitan dengan ketelitian dari hasil koreksi geometrik yang telah dilakukan. Tabel 1 merupakan titik GCP Koreksi Geometrik.

## Pengolahan Transformasi NDVI
Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  adalah  perhitungan  citra  yang digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kehijauan.  NDVI  dapat  menunjukkan  parameter  yang berhubungan  dengan  parameter  vegetasi  yaitu  biomassa,  daerah  dedaunan  hijau  yang merupakan  nilai  yang    dapat  diperkirakan  untuk  pembagian  vegetasi.      Berdasarkan  hasil transformasi  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  yang  dilakukan  pada  kawasan Taman Hutan Raya Wan Abdul Rachman yang disajikan secara visual seperti Gambar 3 :
Gambar 3. Hasil Transformasi NDVI Gambar 4. Hasil Statistik NDVI (Sumber: Hasil Pengolahan Citra 2018)
Dari gambar diketahui nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berkisar antara  -1  sampai  1  yang  berarti  nilai  -1-0  tidak  ada  vegetasi  dan  nilai  0-1  bervegetasi.  Dari spatial pixel editor, diketahui nilai pixel rata-rata diatas 0 membuktikan bahwa daerah pada citra rata-rata  bervegetasi  dengan  nilai  bervariasi  antara  0-1.  Nilai  indeks  vegetasi  menunjukkan tingkat  kehijauan  ( greeness )  yaitu  antara  0,2  hingga  0,8  dapat  diinterpretasi  sebagai  tegakan vegetasi. Beberapa daerah lain merupakan daerah yang tidak bervegetasi yaitu yang mempunyai nilai -1-0. Pembagian kelas kerapatan indeks vegetasi disajikan pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Hasil Pembagian Kelas Transformasi NDVI (Sumber: Pengolahan Citra 2018)
Klasifikasi  nilai  NDVI  kemudian  dicari  nilai  terbesar  dan  terkecilnya  serta  dibuat  5 kelas  untuk  menentukan  klasifikasi  kerapatan  vegetasi.  Pembagian    klasifikasi  tersebut  dapat menggunakan tool density slice dari NDVI dibagi menjadi 5 kelas, kelas 1 memiliki interval - 0.2279  hingga  -0.0354  dengan  warna  kuning,  kelas  2  memiliki  interval  nilai  -0.0354  hingga 0.1571  dengan  warna  cyan,  kelas  3  memiliki  interval  0.1571  hingga  0.3496  dengan  warna magenta, kelas 4 memiliki nilai interval 0.3496 hingga 0.5422 dengan warna maroon dan kelas 5  memiliki  interval  0.5422  hinggal  0.7347  dengan  warna  sea  greean.  Berdasarkan  hasil pengklasifikasian  tersebut  menunjukkan  bahwa  kelas  3  mendominasi  daerah  dimana  vegetasi tersebut  mempunyai  kerapatan  yang  rendah.  Vegetasi  yang  memiliki  kerapatan  sedang ditunjukkan pada kelas 4 dan vegetasi kerapatan tinggi pada kelas 5.
Transformasi  NDVI  memanfaatkan  beberapa  saluran  dari  citra  satelit  SPOT  6/7  yaitu band  3  (saluran  merah)  dan  band  4  (saluran  inframerah  dekat).  Kelebihan  kedua  saluran  ini untuk  identifikasi  vegetasi  adalah  obyek  akan  memberikan  tanggapan  spektral  yang  tinggi (Swain, 1978). Perhitungan perbandingan sifat respon obyek terhadap pantulan sinar merah dan Inframerah  dekat  dapat  menghasilkan  nilai  dengan  karakteristik  khas  yang  dapat  digunakan untuk memperkirakan kerapatan atau kondisi kanopi/kehijauan tanaman.
Hasil transformasi NDVI menunjukkan nilai pada histogram menunjukkan bahwa nilai minimum  adalah  -0.185  sedangkan  nilai  maksimum  hingga  0.75.  Dari  histogram  tersebut menjelaskan bahwa semakin tinggi nilai tiap pikselnya maka  kerapatan vegetasi akan semakin tinggi.  Demikian  sebaliknya  apabila  nilai  pikselnya  rendah  maka  kerapatan  vegetasi  juga rendah.  Persentase  kerapatan  vegetasi  dapat  diketahui  melalui  cek  lapangan  sehingga mendapatkan nilai yang akurat. Sebelum diklasifikasikan, perbedaan antara daerah vegetasi dan non-vegetasi  tidak  begitu  jelas  karena  terdapat  warna  kelabu.  Oleh  karena  itu  perlu  terlebih dahulu  mencari  batas  antara  vegetasi dan  non-vegetasi.  Setelah  dilakukan  transfromasi  NDVI, vegetasi yang rapat ditandai dengan warna putih yang berona cerah.

## Pengukuran Tegakan di Lapangan
Persebaran  sampel  di  atas  dianggap  cukup  mewakili  pengambilan  sampel  karena beberapa  faktor  yang  tidak  memungkinkan  mengambil  sampel  hingga  ke  zona  rimba.  Faktor yang mempengaruhinya adalah aksesibilitas termasuk jalan menuju lokasi sampel. Sampel yang diukur  dilapangan  mewakili  tiga  kelas  penutup  lahan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  yaitu hutan  kerapatan  rendah,  hutan  kerapatan  sedang,  dan  hutan  kerapatan  tinggi  yang  tersebar  di
TAHURA WAR. Gambar 6 merupakan salah satu penentuan ukuran plot sampel dilapangan.
Gambar 6. Pengukuran Diameter dan Tinggi Tegakan (Sumber: Survei Lapangan 2018)
Berdasarkan  hasil  survei  di  lapangan,  ukuran  diameter  tegakan  di  kawasan  hutan TAHURA  WAR  cukup  bervariasi.  Ukuran  diameter  terkecil  kira-kira  2  cm  dan  diameter terbesarnya  adalah  64  cm.  Jenis  pohon  di  lokasi  penelitian  mempunyai  diameter  batang  yang relatif  sedang  sehingga  diperkirakan  mengandung  biomassa  dalam  yang  relatif  besar.  Jenis tegakan  di  hutan  kerapatan  rendah  cenderung  mempunyai  diameter  batang  yang  lebih  kecil dibandingkan  di  hutan  kerapatan  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  faktor  aktivitas  manusia dimana  pada  sebagian  hutan  kerapatan  rendah  didominasi  oleh  kebun  campuran  seperti  kopi, karet dan coklat yang mempunyai diameter lebih kecil.

## Perhitungan Biomassa Aktual
Sampel  penelitian  distratifikasi  berdasarkan  klasifikasi  penutup  lahan  di  sebagian kawasan  Taman  Hutan  Raya  Wan  Abdul  Rachman  yaitu  hutan  kerapatan  rendah,  hutan kerapatan  sedang  dan  hutan  kerapatan  tinggi.  Ukuran  plot  sampel  yaitu  30  x  30  meter  sesuai dengan ukuran piksel pada citra. Pada dasarnya ukuran plot sampel ditentukan oleh nilai RMSE yang  dihasilkan  dari  hasil  koreksi  citra  akan  tetapi  melihat  karakteristik  wilayah  penelitian dengan  topografi  relatif  curam  sehingga  ukuran  plot  sampel  ditentukan  berdasarkan  ukuran piksel  citra.  Plot  sampel  didasarkan  pada  keterwakilan  lokasi  penelitian  seperti  kondisi topografi, luas area hutan dan keseragaman jenis..
Pendugaan  biomasa  dalam  metode  tidak  langsung  memgunakan  beberapa  persamaan matematis  atau  allometrik  sehingga  dapat  menduga  biomasa  vegetasi.  Persamaan  alometrik merupakan  hubungan  antara  suatu  peubah  tak  bebas  yang  diduga  oleh  satu  atau  lebih  peubah bebas.  Contohnya  adalah  hubungan  antara  volume  pohon,  biomassa  atau  masa  karbon  dengan diameter  dan  tinggi  pohon.  Dalam  hubungan  ini  volume  pohon,  biomassa  atau  masa  karbon merupakan peubah tak bebas yang besar nilainya diduga oleh diameter dan tinggi pohon yang disebut  sebagai  peubah  bebas.  Hubungan  alometrik  biasanya  dinyatakan  dalam  suatu  model alometrik.  Persamaan  tersebut  biasanya  menggunakan  diameter  pohon  yang  diukur  setinggi dada  atau  diukur  1,30  m  dari  permukaan  tanah  sebagai  dasar  (Sutaryo,  2009).  Penyusunan model persamaan penaksiran biomassa dengan menggunakan teknik regresi dimaksudkan untuk mencari hubungan antar biomassa dengan peubah penaksiran yang diperoleh pada pengukuran biomassa  sejumlah  pohon.  Pada  perhitungan  stok  karbon  dihitung  menggunakan  pendekatan bahwa  setengah  dari  kandungan  biomassa  adalah  cadangan  karbon.  Adapun  persamaan alometrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

## AGBest = 0.118 * D2.53

## Simpanan Biomassa
Pengukuran biomassa aktual dihitung berdasarkan tiga parameter tegakan yaitu diameter setinggi  dada,  tinggi  tegakan  dan  berat  jenis  pohon  (Rusolono,2015).  Hasil  pengukuran
biomassa  aktual  digunakan  untuk  penyusunan  model  penduga  biomassa  yang  terbaik.  Model empiris peta kerapatan biomassa pada citra akan menghasilkan persamaan regresi dengan nilai koefisien determinasi yang berbeda. Dari nilai koefisien determinasi (R2) dapat diketahui nilai regresi  (R)  dan  setiap  persamaan  regresi  dengan  nilai  paling  baik  dari  setiap  citra  digunakan untuk menghitung besarnya error of estimate (SE). Persamaan regresi dengan nilai error paling kecil  akan  digunakan  untuk  membuat  peta  persentase  kerapatan  biomassa.  Analisis  regresi secara menggunakan model linier dan eksponensial dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Hubungan antara Nilai NDVI dan Biomassa Aktual Model 1 (Sumber: Pengolahan Data 2018)
Gambar 8. Hubungan antara Nilai NDVI dan Biomassa Aktual Model 2 (Sumber: Pengolahan Data 2018)
Berdasarkan  hasil  pendugaan  biomassa  di  kawasan  TAHURA  WAR  diperoleh  nilai biomassa menggunakan model 1 dan model 2 yang  diklasifikasikan menjadi 5 kelas kerapatan biomassa yakni kelas biomassa 1 model 1 berkisar antara -2,03 – 763,72 ton/ha, kelas 2 antara 763.72 – 1.658,09 ton/ha, kelas 3 antara 1.658,09  – 2.431,60 ton/ha, kelas 4 antara 2.431,60 – 2.963,38  ton/ha  dan  kelas  5  antara  2.963,38  –  3857,75.  Kerapatan  biomassa  model  2,  kelas  1 antara  -1,242  -  -7,71  ton/ha,  kelas  2  antara    -7,71  –  352,02  ton/ha,  kelas  3  antara  353,02  – 663,14  ton/ha,  kelas  4  antara  663,14  –  877,04  ton/ha,  dan  kelas  5  antara  877,04  –  1.236,77 ton/ha. Secara visual kerapatan biomassa disajikan pada Gambar 9 berikut ini:
Biomassa
Gambar 9. Kerapatan Biomassa (Sumber: Pengolahan Citra 2018)

## Pembahasan Persebaran Cadangan Karbon
Cadangan  karbon  tegakan  di  TAHURA  WAR  dihitung  berdasarkan  pendekatan biomassa  di  atas  permukaan  dimana  50%  biomassa  merupakan  simpanan  karbon  (Brown, 1997).  Estimasi  cadangan  karbon  yang  dihasilkan  melalui  citra  SPOT  6/7  pada  penelitian  ini dihasilkan  dari  data  piksel  pada  citra  dan  data  besarnya  stok  karbon  dilapangan.  Data  stok karbon dilapangan diperoleh melalui pendekatan persentase kerapatan biomassa tegakan. Pada kegiatan lapangan pertama telah diketahui besarnya stok karbon dan persentase biomassa aktual tiap sampel, kemudian data tersebut digunakan untuk membuat model stok karbon berdasarkan persentase biomassa aktual, sehingga kebutuhan sampel stok karbon untuk membangun model empiris  melalui  citra  dapat  dilakukan  menggunakan  persamaan  yang  telah  dibangun sebelumnya tanpa harus mencabut kembali sampel tegakan untuk menghitung biomassa aktual dilapangan. Kelebihan cara ini di mana informasi stok karbon dilapangan tetap dapat diperoleh tanpa harus merusak objek kajian atau biasa dikenal dengan metode destructive sampling yang dapat merusak keseimbangan ekosistem.
Oleh sebab itu,  untuk  membangun  model  empiris tersebut  maka  dibutuhkan informasi besarnya persentase kerapatan biomassa terlebih dahulu yang juga dapat diperoleh melalui citra SPOT 6/7. Berdasarkan proses yang dilalui dan hasil yang diperoleh sebelumnya, maka model empiris  yang  dibangun  untuk  membuat  persamaan  stok  karbon  pada  penelitian ini  paling  baik menggunakan citra NDVI model eksponensial. Nilai koefisien regresi yang dihasilkan dari citra tersebut  cukup  tinggi  pada  setiap  kelas  dan  masih signifikan  berdasarkan jumlah  sampel  yang digunakan.  Nilai standard  error  of  estimate (SE)  yang  dihasilkan  dari  persamaan  model  stok karbon ini cukup rendah dibandingkan dengan persamaan lainnya. Peta estimasi stok karbon ini menunjukkan besarnya estimasi stok karbon hutan yang terdapat Tahura WAR
Berdasarkan hasil transformasi indeks vegetasi menggunakan transformasi NDVI, nilai indeks  terendah  yang  diperoleh  adalah  0,2  sedangkan  yang  terendah  adalah  0,7.  Pengukuran stok  karbon  menggunakan  pendekatan  pendugaan biomassa,  sehingga  diperoleh stok  karbon 1 model  1  berkisar  antara  -621,24  –  -3,85  ton/ha,  kelas  2  antara  -3,85  –  176,01  ton/ha,  kelas  3 antara 176,01 – 331,57 ton/ha, kelas 4 antara 331,57 – 438,52 ton/ha dan kelas 5 antara 438,52
– 616,36. Secara visual, sebaran kerapatan cadangan karbon disajikan pada Gambar 10.
Gambar 10. Kerapatan Cadangan Karbon (Sumber: Pengolahan data dan Citra 2018)
Stok    karbon    model  2,  kelas  1  antara  -1,153  –  190,93    ton/ha,  kelas  2  antara  190,93  – 414,82  ton/ha, kelas 3 antara 414,82 – 617,9 ton/ha, kelas 4 antara 617,9 – 741,345 ton/ha, dan kelas  5  antara  741,345–  964,435  ton/ha.  Lebih  jelasnya  kerapatan  cadangan  karbon  model  2 disajikan pada gambar di bawah ini:
Gambar 11. Kerapatan Cadangan Karbon (Sumber: Pengolahan data dan Citra 2018)
Korelasi  antara  nilai  indeks  vegetasi  menggunakan  transformasi  NDVI  citra  dengan biomassa  hasil  pengukuran  di  lapangan  (biomassa  aktual)  dilakukan  sebelum  memilih  model terbaik  yang  akan  digunakan.  Nilai  biomassa  di  atas  permukaan  aktual  hasil  pengukuran lapangan  menggunakan  dua  persamaan  yaitu  persamaan  berdasarkan  Brown  (1997) menggunakan  parameter  diameter  batang  setinggi  dada.  Sampel  yang  digunakan  untuk membuat  model  penduga  adalah  34  dari  40  sampel  yang  diukur  di  lapangan.  Pengurangan sampel terjadi akibat adanya beberapa data yang tidak terdistribusi secara normal.
Variabel  yang  digunakan  untuk  menghitung  kandungan  biomassa  di  atas  permukaan hanya  diameter  batang  setinggi  dada  yang  diasumsikan  dapat  mewakili  untuk  pengukuran biomassa.  Hal  ini  disebabkan  karena  data  tinggi  pohon  hanya  terdapat  pada  plot  pengamatan saja  sedangkan  berat  jenis  hanya  pada  jenis  pohon  tertentu  sehingga  tidak  dapat  memberikan keseluruhan informasi yang lebih akurat. Dari hasil perhitungan biomassa aktual menggunakan data tinggi pohon dan berat jenis banyak terjadinya bias karena pohon yang  tinggi akan tetapi diameter batang yang kecil belum tentu memiliki kandungan biomassa yang tinggi pula. Sama halnya variabel berat jenis pohon yang tidak diukur secara destruktif melainkan menggunakan berat  jenis  pohon  hasil  pengukuran  yang  telah  dilakukan  melalui  penelitian  sebelumnya. Dengan  demikian  kedua  variabel  ini  dapat  memberikan  distorsi  yang  cukup  besar  apabila digunakan untuk estimasi kandungan biomassa di atas permukaan.

## Akurasi Peta Distribusi Biomassa dan Cadangan Karbon
Uji  ketelitian  sangat  penting  dalam  setiap  hasil  penelitian  dari  setiap  jenis  data penginderaan  jauh.  Tingkat  ketelitian  data  sangat  mempengaruhi  besarnya  kepercayaan pengguna terhadap setiap jenis data penginderaan jauh. Uji ketelitian analisis untuk identifikasi dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu:  (1)  Akurasi  pengambilan  sampel  area  ( area  sampling accuracy )  dan  (2)  Akurasi  Pengambilan  sampel  titik/data  survey  lapangan  ( point  sampling accuracy ). Pemetaan distribusi kandungan biomassa di atas permukaan dan karbon memberikan informasi  simpanan  kandungan  biomassa  di  atas  permukaan  dan  karbon  berdasarkan  hasil perhitungan model terbaik.
Peta distribusi biomassa di atas permukaan terdiri atas dua peta yaitu peta model 1 dan model  2  yang  diklasifikasikan  menjadi  5  kelas  kerapatan  biomassa  yakni  kelas  biomassa  1 model 1 berkisar antara -2,03 – 763,72 ton/ha, kelas 2 antara 763.72 – 1.658,09 ton/ha, kelas 3 antara 1.658,09 – 2.431,60 ton/ha, kelas 4 antara 2.431,60 – 2.963,38 ton/ha dan kelas 5 antara 2.963,38 – 3857,75. Kerapatan biomassa model 2, kelas 1 antara -1,242 - -7,71 ton/ha, kelas 2 antara    -7,71  –  352,02  ton/ha,  kelas  3  antara  353,02  –  663,14  ton/ha,  kelas  4  antara  663,14  – 877,04 ton/ha, dan kelas 5 antara 877,04 – 1.236,77 ton/ha.
Stok  karbon  model  1  berkisar  antara  -621,24  –  -3,85  ton/ha,  kelas  2  antara  -3,85  – 176,01 ton/ha, kelas 3 antara 176,01 – 331,57 ton/ha, kelas 4 antara 331,57 – 438,52 ton/ha dan kelas 5 antara 438,52 – 616,36. Stok  karbon  model 2, kelas 1 antara -1,153 – 190,93  ton/ha, kelas  2  antara  190,93  –  414,82    ton/ha,  kelas  3  antara  414,82  –  617,9  ton/ha,  kelas  4  antara 617,9 – 741,345 ton/ha, dan kelas 5 antara 741,345– 964,435 ton/ha.
Hasil  uji  akurasi  estimasi  kandungan  biomassa  dan  karbon  berdasarkan  analisis standard error of estimation dan confidence level dimana variabel yang diuji adalah biomassa aktual  hasil  perhitungan  di  lapangan  dengan  estimasi  biomassa.  Tingkat  kepercayaan (confidence level) yang digunakan adalah 0.05. Hasil uji akurasi estimasi kandungan biomassa dan  karbon  diperoleh  pada  model  1  dengan  akurasi  maksimum  76%  sedangkan  akurasi maksimum  adalah  84%.  Hasil  uji  akurasi  estimasi  kandungan  biomassa  dan  karbon  diperoleh pada model 2 dengan akurasi maksimum 80% sedangkan akurasi maksimum adalah 86%. Hasil dari penelitian ini dapat lebih baik lagi apabila jumlah sampel yang digunakan untuk pembuatan model  dan  uji  akurasi  lebih  banyak  dan  tersebar,  sehingga  variasi  karakteristik  fisik  tegakan dapat terakomodasi seperti perbedaan kedalaman sampel, perbedaan spesies yang homogen dan spesies campuran

## KESIMPULAN
Nilai  NDVI  Citra  SPOT  6/7  memiliki  korelasi  dengan  parameter  tegakan  hutan  yakni diameter batang untuk menduga kandungan biomassa di atas permukaan di Taman Hutan Raya
Wan Abdul Rachman. Nilai koefisien korelasi 0,581 untuk model linier dan 0,586 untuk model ekponesial. Hasil estimasi Stok karbon 1 model 1 berkisar antara -621,24 – -3,85 ton/ha, kelas 2 antara  -3,85  –  176,01  ton/ha,  kelas  3  antara  176,01  –  331,57  ton/ha,  kelas  4  antara  331,57  – 438,52 ton/ha dan kelas 5 antara 438,52 – 616,36. Stok  karbon  model 2, kelas 1 antara -1,153 – 190,93  ton/ha, kelas 2 antara 190,93 – 414,82  ton/ha, kelas 3 antara 414,82 – 617,9 ton/ha, kelas  4  antara  617,9  –  741,345  ton/ha,  dan  kelas  5  antara  741,345–  964,435 ton/ha.    Hasil  uji akurasi  estimasi  kandungan  biomassa  dan  karbon  diperoleh  pada  model  1  dengan  akurasi maksimum  76%  sedangkan  akurasi  maksimum  adalah  84%.  Hasil  uji  akurasi  estimasi kandungan  biomassa  dan  karbon  diperoleh  pada  model  2  dengan  akurasi  maksimum  80% sedangkan akurasi maksimum adalah 86%.

## DAFTAR PUSTAKA
Arif,  Anggraeni.  2016.  Degradasi  dan  deforestasi  hutan  disebabkan  oleh  pengelolaan  hutan yang tidak efektif. Jurisprudentie | Volume 3 Nomor 1 Juni 2016.
Brown S. 1997. Estimating Biomass and Biomass Change of Tropical Forest, A Primer. Rome : FAO Forestry Paper 134, FAO.
Danoedoro, P. 2012. Pengantar Penginderaan Jauh Digital, Yogyakarta: Andi Offset. Direktorat  Jenderal  Pengendalian  Perubahan  Iklim.  REDD+  Indonesia  :  Peran  Stakeholders
Dalam Menjawab Tantangan Deforestasi dan Pembangunan
http://www.ditjenppi.menlhk.go.id [diakses 2 Januari 2018].
Fatoyinbo,  Temilola.  2012. Remote  Sensing  of  Biomass  Principles  and  Applications, Croatia: Intech.
Hairiah K, Ekadinata A, Sari RR, Rahayu S. 2011. Pengukuran Cadangan Karbon: dari tingkat lahan  ke  bentang  lahan.  Petunjuk  praktis. Edisi  kedua.  Bogor,  World  Agroforestry Centre,  ICRAF  SEA  Regional  Office,  University  of  Brawijaya  (UB),  Malang, Indonesia.
Krisnawati, H. Adinugroho, W.C. Imanuddin R. dan Hutabarat. S. 2014 . Pendugaan Biomassa Hutan  untuk  Perhitungan  Emisi  CO2  di  Kalimantan  Tengah. Buku.  Pusat  Penelitian dan Pengembangan Konservasi dan Rehabilitasi, Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan, Bogor.
Lukito M, Rohmatiah A. 2013. Estimasi biomassa dan karbon tanaman jati umur 5 tahun (Kasus Kawasan  Hutan  Tanaman  Jati  Unggul  Nusantara  (JUN)  Desa  Krowe,  Kecamatan Lembeyan Kabupaten Magetan). Agritek. 14(1):1–23.
Rusolono  T.,  Tatang  T.,  dan  Judin  P.  2015. Analisis  Survey  Cadangan  Karbon  dan Keanekaragaman  Hayati  di  Sumatera Selatan  (Panduan  survei  cadangan  karbon dan keanekaragaman  hayati  di  Sumatera Selatan).Kementerian  Lingkungan  Hidup dan Kehutanan.  Dinas  Kehutanan Provinsi  Sumatera  Selatan.  German International Cooperation (GIZ).
Simon, Hasanu. 2007. Metode Inventore Hutan , Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Sutaryo,  D.  2009.  Penghitungan  Biomassa  Sebuah  pengantar  untuk  studi  karbon  dan perdagangan karbon. Wetlands International Indonesia Programme. Bogor . UPTD  Tahura  WAR.  2009.  Hutan  Pendidikan  Konservasi  Terpadu  Taman  Hutan  Raya  Wan Abdul Rachman. Bandar Lampung.
Undang-Undang  Nomor  5  Tahun  1990  tentang  konservasi  sumberdaya  alam  hayati  dan ekosistemnya