* Corresponding Author: email: ahmadsundoko81@gmail.com
https://doi.org/10.56064/jps.v25i2.777 Naskah diusulkan: 27 Januari 2023;  Naskah disetujui: 24 Maret 2023
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2023 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Model penduga biomassa dan karbon mangrove dengan pemanfaatan citra satelit Pleiades di kawasan Hutan Lindung Air Telang Kabupaten Banyuasin, Sumatera Selatan
Ahmad Sundoko 1*) , Tengku Zia Ulqodry 2) , dan M. Edi Armanto 3)
1) Mahasiswa Program Studi Pengelolaan Lingkungan, Program Pascasarjana Universitas Sriwijaya
2) Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas MIPA, Universitas Sriwijaya
3) Program Studi Pengelolaan Lingkungan, Program Pascasarjana, Universitas Sriwijaya
Kata kunci: biomassa, NDVI,
DVI
ABSTRAK: Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menguji  kemampuan  tingkat  ketelitian  model penduga biomassa dan karbon mangrove dengan menggunakan citra satelit pleiades di kawa- san Hutan Lindung Air Telang dan menganalisis sebaran spasial biomassa dan karbon di ka- wasan Hutan Lindung Air Telang Kabupaten Banyuasin, Sumatera Selatan. Metode yang di- gunakan dalam penelitian adalah metode deskriiptif dan kuantiftatif.  Metode deskriiptif dila- kukan  untuk  menganalisis  Biomassa  dan  Karbon  Pengukuran  Lapangan  baik  itu  NDVI  dan DVI.  Metode  kuantitatif  dilakukan  untuk  menguji  hubungan  asosiatif  antara  Biomassa  dan Karbon Pengukuran Lapangan yaitu NDVI dan DVI. Hasil penelitian menjelaskan tingkat per- tumbuhan  jenis  mangrove  anakan  masih  didominasi  jenis  Nipa  fruticans  memiliki  potensi biomassa rata-rata 0,37 ton/ha, biomassa total 98,23 ton/ha, karbon rata-rata 0,18 ton/ha, dan karbon total 46,17 ton/ha. Tingkat pertumbuhan jenis mangrove tiang memiliki biomassa rata- rata  16,33  ton/ha,  biomassa  total  1.028,74  ton/ha,  karbon  rata-rata  7,67  ton/ha,  dan karbon total  483,51  ton/ha,  didominasi  jenis  rhizophora  stylos  dengan  potensi  biomassa  rata-rata 21,25  ton/ha,  biomassa  total  467,60  ton/ha,  karbon  rata-rata  9,99  ton/ha,  dan  karbon  total 219,77 ton/ha. Tingkat pertumbuhan jenis mangrove pohon memiliki biomassa rata-rata 71,79 ton/ha,  biomassa  total  4.164,05  ton/ha,  karbon  rata-rata  33,74  ton/ha,  dan  karbon  total 1.957,10  ton/ha,  didominasi  jenis  rhizophora  apicullata  dengan  potensi  biomassa  rata-rata 64,40 ton/ha, biomassa total 2.253,96 ton/ha, karbon rata-rata 30,27 ton/ha, dan karbon total 1.059,36 ton/ha. Hasil penelitian menjelaskan model terpilih adalah model regresi linier. NDVI dan DVI berpengaruh positif dan signifikan terhadap biomassa. Keywords: biomass, NDVI, DVI
ABSTRACT: The purpose of this study was to test the accuracy of the mangrove biomass and carbon  estimator  model  using  Pleiades  satellite  imagery  in  the  Air  Telang  Protected  Forest area and to analyze the spatial distribution of biomass and carbon in the Air Telang Protected Forest area, Banyuasin Regency, South Sumatra. The method used in this research is descrip- tive and quantitative method. Descriptive methods were carried out to analyze Biomass and Carbon Field Measurement. Quantitative methods were used to examine the associative rela- tionship between Biomass and Field Measurement Carbon, namely NDVI and DVI. The results of the study explained that the growth rate of young mangrove species was still dominated by the Nipa fruticans type, which had an average biomass potential of 0.37 tons/ha, a total bio- mass  of  98.23  tons/ha,  an  average  carbon  of  0.18  tons/ha,  and  a  total  carbon  of  46  .17 tonnes/ha.  The  growth  rate  of  pole  mangrove  species  has  an  average  biomass  of  16.33 tons/ha,  a  total  biomass of  1,028.74  tons/ha,  an  average  carbon of  7.67  tons/ha,  and  a  total carbon  of  483.51  tons/ha, dominated by  rhizophora  species.  stylos with  an  average biomass potential of 21.25 tonnes/ha, a total biomass of 467.60 tonnes/ha, an average carbon of 9.99 tonnes/ha, and a total carbon of 219.77 tonnes/ha. The growth rate of tree mangrove species has an average biomass of 71.79 tons/ha, a total biomass of 4,164.05 tons/ha, an average car- bon of 33.74 tons/ha, and a total carbon of 1,957.10 tons/ha, dominated by rhizophora spe- cies.  apicullata  with  an  average  biomass  potential  of  64.40  tonnes/ha,  a  total  biomass  of 2,253.96  tonnes/ha,  an  average  carbon  of  30.27  tonnes/ha,  and  a  total  carbon  of  1,059.36 tonnes/ha. The results of the study explain that the selected model is a linear regression model. NDVI and DVI have a positive and significant effect on biomass.

## 1 PENDAHULUAN
ndonesia mengalami laju kerusakan hutan sangat tinggi akibat deforestasi dan degradasi hutan. Se- kitar 684 ribu hektar telah hilang dalam kurun waktu tahun 2010 – 2015 atau sama dengan laju deforesta- si  sebesar  0,7%  (FAO,  2015).  Berkaitan  dengan  hal tersebut, Indonesia menyatakan komitmennya mela- lui  deklarasi  oleh  Presiden  untuk  mengurangi  emisi Gas Rumah Kaca (GRK) sebesar 29% melalui usaha bisnis  dalam  negeri  dan  41%  dengan  dukungan  in- ternasional pada tahun 2030 (INDC, 2015). Kabupa- ten  Banyuasin  berbatasan  langsung  dengan  Kota Palembang  sehingga  menjadi  salah  satu  kabupaten penyangga bagi Ibukota Provinsi Sumatera Selatan. Luas  total  wilayah  Kabupaten  Banyuasin  sebesar 1.232.912 hektar yang terdiri atas  berbagai penggu- naan  lahan.  Namun,  tingkat  pertumbuhan  populasi yang  pesat  serta  diikuti  rencana  pembangunan mendorong investasi skala besar diberbagai aktivitas ekonomi  berbasis  lahan  mengakibatkan  kabupaten ini rentan terhadap lonjakan emisi GRK. Alih fungsi lahan  hutan  menjadi  kebun  karet  dan  lahan  ba- sah/rawa menjadi perkebunan sawit sebagai pemicu utama perubahan tata guna lahan. Hal ini juga yang menjadi kontribusi emisi GRK terbesar di Kabupaten Banyuasin.
Luas  hutan  mangrove  di  Kabupaten  Banyuasin dari  tahun  1990  sampai  tahun  2014  berdasarkan data  Perencanaan  Tata  Guna  Lahan  Mendukung Ekonomi  Hijau  dan  Konservasi Biodirversitas  (POK- JA  PTGL-EHKB)  Kabupaten  Banyuasin  Provinsi  Su- matera  Selatan  yang  terdiri  atas  periode  pengama- tan  tahun  1990  sampai  tahun  2014  (Tabel  1 (Lampiran)).
Mangrove merupakan salah satu parameter blue carbon karena perannya dalam memanfaatkan CO2 untuk fotosintesis dan menyimpannya dalam bentuk biomassa  yang  berada  didalam  sedimen  (Ati et  al . 2014).  Jumlah  biomassa  suatu  kawasan  diketahui dari pengukuran diameter, tinggi, dan wood density dari setiap jenis mangrove  (Rachmawati et al . 2014). Menurut Kauffman et al . (2012) simpanan karbon di hutan mangrove lebih tinggi dibandingkan simpanan karbon  pada  tipe  hutan  lainnya  yang  mana  simpa- nan  karbon  terbesar  terdapat  pada  sedimen    man- grove.  Daun  dan  ranting  pohon    mangrove  yang gugur didekomposisi oleh mikroorganisme sehingga menjadi  salah    satu    sumber  bahan  organik  pada sedimen  mangrove  (Susiana,  2011).  Tujuan  dari rencana ini untuk mendukung program MP3EI (Mas- terplan  Percepatan  dan  Perluasan  Pembangunan Ekonomi Indonesia).
Beberapa  kajian  yang  pernah  dilakukan  terkait dengan biomassa atas permukaan dan hubungannya dengan  perubahan  struktur  hutan,  tipe  ekosistem hutan, serta distribusi spasialnya telah didokumenta- sikan  dalam  beberapa  artikel  (Puspaningsih et  al . 2010; Jaya et al . 2012; Achmad et al . 2013; Muis et al .  2016).  Biomassa  sangat  erat  kaitannya  dengan pertumbuhan  vegetasi  hutan  sekunder  (Rusdiana dan Lubis, 2012) sehingga biomassa dapat dijadikan indikator keberhasilan reklamasi.
Model  pendugaan  biomassa  berbasis  remote sensing  dikembangkan  melalui  penggabungan  data lapangan  dengan data yang  diperoleh  melalui  citra juga telah dilakukan oleh Qisheng (2013); Noor’an et al .  (2015); Yuwono et al .  (2014).  Namun  penelitian terkait  penduga  potensi  biomassa  di  hutan  man- grove  Indonesia  menggunakan  citra  satelit  masih sangat terbatas.  Cahyaningrum dan  Hartoko  (2014) melakukan  pendugaan  biomassa  mangrove  di  Ta- man  Nasional  Karimunjawa  dengan  melakukan pendugaan biomassa pada citra melalui nilai digital yang terkandung dalam tiap band.
Menurut  Jaya  (2010)  pendugaan  menggunakan nilai  tiap  band  ini  tidak  efektif  jika  dilakukan  pada kasus  multi  waktu  sehingga  dibutuhkan  teknik  per- baikan  spectral  atau  transformasi.  Salah  satu  teknik tranformasi  adalah  indeks  vegetasi  yang  digunakan sebagai teknik cepat untuk mendeteksi kondisi vege- tasi tertentu serta efektif untuk menentukan kepada- tan vegetasi. Oleh karena itu, penelitian ini menduga potensi  biomassa  berdasarkan  nilai  indeks  vegetasi yang  diharapkan  dapat  meminimalisasi  kesalahan serta  dapat  meningkatkan  kemampuan  citra  dalam mengidentifikasi nilai kandungan biomassa yang ter- dapat  di kawasan Hutan Lindung  Air  Telang  Kabu- paten Banyuasin Sumatera Selatan.

## 2 METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan pada Bulan Juni  - Agus- tus 2021 di kawasan Hutan Lindung Air Telang, Ka- bupaten Banyuasin, Provinsi Sumatera Selatan den- gan lokasi geografis 104 ° 51 '- 104 ° 54' E; 2 ° 18 '- 2 ° 21' S. Analisis model penduga biomassa dan karbon mangrove  memanfaatkan  citra  satelit  pleiades  di kawasan  Hutan  Lindung  Air  Telang  Kabupaten  Ba- nyuasin,  Sumatera  Selatan  dilakukan  di  Laborato- rium Penginderaan Jauh, Program Studi Ilmu Kelau- tan,  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam,  Universitas  Sriwijaya.  Data  digital  yang  digu- nakan adalah citra satelit pleiades beresolusi sangat tinggi 50 cm yang memiliki 1 kamera dengan 1 band pankromatik  dan  4  multispektral.  Citra  diperoleh dalam format .img yang merupakan gabungan peri-
I
odik  waktu  dalam  kurun  waktu  tertentu  dan  real- time.
Data biomassa atau karbon sampel vegetasi yang diambil  hanya  diukur  parameter  diameter  setinggi dada  (Dbh)  atau  tinggi  total  batang  (tinggi  bebas cabang), keduanya tergantung persamaan alometrik yang digunakan untuk menduga nilai biomassa atau massa  karbonnya.  Alat  yang  digunakan  untuk  pen- golahan  data  digital,  yaitu  seperangkat  komputer dengan  software  ArcGis  10.7,  Erdas  Imaging  9.1, Global Mapper 20.1 dan Ms. Excel 2013 serta SPSS. Alat yang digunakan pada saat pengambilan data di lapangan adalah GPS, suunto clinometer, tambang, phiband,  pita  ukur,  haga  hypsometer,  kompas, dan tallysheet.  Teknik  pengambilan  contoh  mengguna- kan metode stratified sampling dengan mempertim- bangkan  persentase  kerapatan  tajuk.  Pengambilan data  biomassa  atau  karbon  di  lapangan  dilakukan dengan  membuat  plot  contoh  dengan  mengguna- kan  Intensitas  Sampling  (IS)  sebesar  0,1%  dari  luas areal penelitian. Teknis ini sesuai dengan Peraturan Menteri Kehutanan RI Nomor: P. 67/Menhut-II/2006 tentang  Kriteria  dan  Standar  Inventarisasi  Hutan  di Kawasan Hutan.
Pengambilan  sampel  pada  metode  perhitungan simpanan  karbon  dengan  metode  non-destructive sampling sedikit berbeda dengan metode destructive sampling.  Pada  metode  ini,  sampel  vegetasi  hanya diukur parameter diameter setinggi dada (dbh) atau tinggi  total  batang (tinggi  bebas  cabang), keduanya tergantung persamaan alometrik yang akan diguna- kan. Uji korelasi dilakukan untuk mengetahui keera- tan hubungan antara variabel bebas X dan variabel terikat  Y.  Koefisien  korelasi  bertujuan  mengetahui kekuatan  hubungan  antara  dua  peubah  atau  lebih terhadap peubah tak bebasnya. Nilai koefisien kore- lasi  dikatakan  baik  jika  mendekati  selang  -1  sampai dengan  +1  sedangkan  jika  koefisien  korelasi  men- dekati nol yang berarti hubungan linear kedua peu- bah sangat lemah.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Kawasan Hutan Lindung Air Telang yang terletak di kabupaten  Banyuasin  Provinsi  Sumatera  Selatan dengan lokasi geografis 104 ° 51 '- 104 ° 54' E; 2 ° 18 '-  2  °  21'  S  merupakan  kawasan  dengan  potensi mangrove yang cukup tinggi, namun kini mengalami ancaman  degradasi  akibat  pembangunan  pelabu- han,  perluasan  pemukiman,  pembangunan  tambak dan  penebangan  liar.  Antisipsi  perubahan  lingkun- gan dan meminimalkan dampak yang timbul akibat perubahan fungsi kawasan maka diperlukan analisis model  penduga  biomassa  dan  karbon  mangrove dengan  pemanfaatan  citra  satelit  pleiades  di  kawa-
san Hutan Lindung Air Telang guna meminimalisasi laju  degradasi  hutan  mangrove.  Komposisi  jenis mangrove  di  areal  lokasi  penelitian  ini  berdasarkan data  hasil  pengamatan  ditemukan  beberapa  jenis mangrove  yang  tumbuh,  diantaranya  terdiri  dari Avicennia alba , Nypa fruticans , Rhizophora apiculata , Rhizophora mucronata , Rhizophora stylosa , Exoecaria agallocha ,  dan Xylocarpus  granatum .  Adapun  seba- ran  vegetasi  mangrove  pada  areal  penelitian  dapat dilihat pada Tabel 2.
Jumlah 200 plo t contoh yang diambil pada areal penelitian,  vegetasi  mangrove  yang  ditemukan  saat pengambilan data lapangan didominasi kelas pohon, tiang dan anakan dengan nilai indeks vegetasi NDVI dan DVI yang berbeda-beda dengan jenis mangrove yang mendominasi adalah Nipa fruticans .

## Analisa Biomassa dan Karbon Pengukuran Lapangan
Tabel 3 menjelaskan rata-rata dan total biomasa dan karbon  mangrove  diplot  areal  penelitian  berdasar- kan  tingkat  pertumbuhan  anakan, tiang  dan  pohon dengan  potensi  biomassa  total  5.291,02  ton/ha dan karbon total 2.486,78 tonC/ha.

## Kerapatan Vegetasi Hutan dengan Menggu- nakan Citra
Penelitian ini menggunakan dua macam indeks, yai- tu Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) dan Difference Vegetation Index (DVI) untuk mencari luas  kerapatan  vegetasi  hutan  yang  kemudian  dike- laskan  berdasarkan  tingkat Digital  Number  ( DN ) yang terdapat dalam areal kajian. Berdasarkan hasil analisis kerapatan vegetasi pada hasil NDVI, rentang nilai  yang  dihasilkan  adalah  -1  sampai  1.0  dengan standar  deviasi  0.382978.  Sedangkan  hasil  analisis DVI  rentang  nilai  yang dihasilkan  adalah  -255  sam- pai 255 dengan standar deviasi 80.074739. Dari hasil analisis  ini  kemudian  dikelaskan  tingkat  kerapatan tinggi,  sedang,  dan  rendah  untuk digunakan dalam penentuan sampel lapangan. Hasil klasifikasi kerapa- tan vegetasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan hasil klasifikasi indeks vegetasi NDVI dari  areal  penelitian  seluas  2,159  ha  menunjukkan bahwa  vegetasi  yang  memiliki  kerapatan  tinggi hanya seluas 230.84 ha (11 %), sedangkan non vege- tasi seluas 1000.62 ha (46%). Begitu pun dengan ha- sil  klasifikasi  indeks  vegetasi  DVI  diperoleh  luasan non  vegetasi/tanah  kosong  seluas  952.55  ha  (44%). Hal  ini  berarti di  areal kawasan Hutan Lindung Air Telang telah terjadi degradasi hutan akibat pemban- gunan  pelabuhan,  perluasan  pemukiman,  pemban- gunan tambak, dan penebangan liar. Hasil uji kore-
lasi Pearson pada Nilai NDVI, DVI dengan Biomassa pada  Tabel  6.  nilai  koefisien  korelasi  antara  NDVI dan biomassa didapat sebesar +0,804 dan nilai koe- fisien  korelasi  antara  DVI dan  biomassa didapat se- besar  +0,857.  Nilai  koefisien  korelasi  positif  menje- laskan keterkaitan NDVI dan DVI dengan biomassa memiliki hubungan searah. Hasil pengujian korelasi pearson  ketiga  pengamatan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Analisis  korelasi  pada  penelitian  ini  menjelaskan bahwa Normalize Difference Vegetation Index (NDVI) dan Difference  Vegetation  Index  (DVI) memiliki  hu- bungan searah dengan biomassa. Tingkat kehijauan vegetasi  menunjukkan  aktivitas  fotosintesis  vegetasi yang dapat dilihat pada band merah dan band NIR (Near-Infrared  Radiation). Normalize  Difference  Ve- getation Index (NDVI) dan Difference Vegetation Index (DVI) memiliki hubungan yang tidak signifikan den- gan  biomassa.  Hasil  ini  menjelaskan  bahwa  tingkat kehijauan,  gejala  perubahan  aktivitas  fotosintesis, dan tingkat kerapatan vegetasi tidak tergantung pa- da  biomassanya.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Kurniawan  dan  Danoedoro (2018) menjelaskan bahwa NDVI dan DVI memiliki hubungan  positif  dan  tidak  signifikan  dengan  bio- massa.

## Model Penduga Potensi Biomassa
Hasil analisis regresi yang dilakukan antara peubah X (indeks vegetasi) dan peubah Y (biomassa) mengha- silkan beberapa model persamaan penduga potensi biomassa yang disajikan pada Tabel 7.
Sesuai  dengan  Tabel  7,    menunjukkan  model penduga  potensi  biomassa  untuk  nilai  NDVI  dan DVI yang terbentuk adalah model linear, model ku- adratik, model kubik dan model eksponensial. Mod- el  linier  merupakan  model  terbaik  yang  dihasilkan. Pada model linier dapat dilihat nilai koefisien NDVI adalah +0,232 dan DVI adalah +64,651. Nilai koefi- sien yang positif menjelaskan NDVI dan DVI memili- ki pengaruh yang positif terhadap biomassa.

## Uji Koefisien Regresi
Pengujian  koefisien  regresi  ini  dilakukan  untuk  me- nentukan persamaan terbaik dalam menduga poten- si biomassa dengan melihat besar koefisien determi- nasi, besar nilai simpangan baku model, dan nilai F- hitung  model.  Hasil  pengujian  koefisien  regresi  dis- ajikan dalam Tabel 8.
Berdasarkan  hasil  analisis  uji  koefisien  regresi NDVI, DVI terhadap biomassa dari 4 (empat) model regresi,  seperti  :  linear, kuadratik,  kubik  dan  ekspo- nensial. Model terbaik jatuh pada model linier kare-
na  memiliki  nilai  determinasi  yang  tinggi  serta ting- kat  error  yang  rendah  dibandingkan  model  yang lainnya.
Didapat nilai koefisien determinasi (R²) pada Ta- bel  di  atas, Normalize  Difference  Vegetation  Index (NDVI) sebesar  0,647  artinya  NDVI  dapat  menje- laskan  setiap  gejala  perubahan  biomassa  sebesar 0,647 atau 64,7%.  Begitupun  dengan  Nilai  determi- nasi  (R²) Difference  Vegetation  Index  (DVI) sebesar 0,734  artinya  DVI  dapat  menjelaskan  setiap  gejala perubahan biomassa sebesar 0,734 atau 73,4%. Hal ini menjelaskan bahwa semakin tinggi nilai koefisien determinasi  maka  semakin  tinggi  pula  kemampuan model regresi menjelaskan variasi variable terikat.

## Validasi Model
Validasi model ini akan dinilai dengan hasil uji Sim- pangan  Agregat  (AD),  Simpangan  rata-rata  (MD), Bias (e), dan nilai RMSE (Root Mean Square Error). Hasil uji validasi model disajikan pada Tabel 9.
Berdasarkan hasil dari validasi model pada Tabel 9 menunjukkan nilai validitas model NDVI dan DVI dengan  Biomassa  menggunakan  nilai  Simpangan Agregat,  Simpangan  Rata-Rata,  bias,  dan  RMSE terkecil yaitu model linier.

## Model Persamaan Regresi Terpilih
Pemilihan model terbaik dengan proses skoring dila- kukan  dengan  mempertimbangkan  Simpangan Agregat  (AD),  Simpangan  rata-rata  (MD),  bias  (e), dan Root Mean Square Error (RMSE) sebagai krite- ria hasil dari uji validasi model.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  skoring  pada  Ta- bel  10  menunjukkan  bahwa  model  terbaik  untuk menduga  nilai  penduga  biomassa  atas  permukaan mangrove  yaitu  model  regresi  linier  dengan  persa- maan Y = 0,155 + 0,232 NDVI peubah bebas den- gan skor total 16.00 yang menduduki peringkat per- tama.  Pada  DVI  model  regresi  linear  terbaik  yaitu dengan persamaan Y = 32,.833 + 68,651 DVI den- gan skor total 16.00

## Peta Distribusi Potensi Biomassa dan Karbon Mangrove
Peta  distribusi  potensi  biomassa  dan  Karbon  Man- grove  di  areal  kawasan  Hutan  Lindung  Air  Telang Kabupaten  Banyuasin  Provinsi  Sumatera  Selatan dibuat  berdasarkan  model  yang  terpilih  dan  dibuat sebanyak 3 kelas. Kelas sebaran biomassa ditentukan menggunakan metode natural breaks. Dimana, me- tode  ini  membagi  data  menjadi  kelas-kelas  berda- sarkan  pengelompokan  alami  dalam  distribusi  data
(Jenks  1997).  Peta  Distribusi  Potensi  Biomassa  dan Karbon Mangrove berdasarkan NDVI dan DVI dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Berdasarkan Gambar 4 dan 5 dihasilkan rata-rata potensi  biomassa dan  karbon  untuk  vegetasi  jarang adalah  1,39  ton/ha  dan  0,65  tonC/ha  dengan  total biomassa  dan  karbon  sejumlah  701,79  ton/ha  dan 329,84  tonC/ha  (12,61%),  untuk  vegetasi  sedang menghasilkan  rata-rata  potensi  senilai  4,05  ton/ha dan 1,90 tonC/ha dengan total biomassa dan karbon sejumlah  3884,73  ton/ha  dan  1825,82  tonC/ha (69,80%)  dan  vegetasi  tinggi  memiliki  rata-rata potensi  biomassa  dan  karbon  sejumlah  2,48  ton/ha dan 1,17 tonC/ha dengan total biomassa dan karbon sejumlah 501,99 ton/ha dan 235,93 tonC/ha (9,02%). Untuk  areal  yang  memiliki  potensi  rata-rata biomassa  dan  karbon  <  1  ton/ha  dikategorikan ke- dalam areal non biomassa, karena memiliki tutupan lahan  berupa  non  vegetasi  atau  NDVI  kurang  dari 0.3.
Berdasarkan  hasil  analisa  dapat  dijelaskan  pula bahwa distribusi potensi biomassa dan karbon man- grove tertinggi berdasarkan model persamaan NDVI terpilih terdapat pada kelas vegetasi sedang dengan total  biomassa  3884,73  ton/ha  dan  total  karbon 1825,82 tonC/ha (69,8%) dari biomassa total 5565,84 ton/ha dan karbon total 2615,94 tonC/ha. Begitupun halnya dengan distribusi potensi berdasarkan model persamaan  DVI  terpilih  memiliki  potensi  biomassa 3193,06 ton/ha dan karbon 1499,77 tonC/ha dengan prosentase sebesar 77,59% diareal penelitian  Kawa- san Hutan Lindung Air Telang Kabupaten Banyuasin Provinsi Sumatera Selatan.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  “Model  Penduga  Bio- massa  dan  Karbon  Mangrove  dengan  Pemanfaatan Citra Satelit Pleiades di Kawasan Hutan Lindung Air Telang,  Kabupaten  Banyuasin,  Sumatera  Selatan” dapat  disimpulkan  model  terbaik  dalam  menduga nilai  penduga  biomassa  atas  permukaan  mangrove dalam penelitian ini adalah model regresi linier den- gan persamaan Y = 0,155 + 0,232 ndvi dengan R2 sebesar 64.7% dan Y = 32,.833 + 68,651 dvi dengan R2 sebesar 73.4%.
Klasifikasi indeks vegetasi NDVI dari areal peneli- tian  seluas  2,159  ha  menunjukkan  bahwa  vegetasi yang memiliki kerapatan tinggi hanya seluas 230.84 ha (11 %), sedangkan non vegetasi seluas 1000.62 ha (46%). Begitu pun dengan hasil klasifikasi indeks ve- getasi DVI, diperoleh luasan non vegetasi/tanah ko- song hanya seluas 952.55 ha (44%). Hal ini berarti di areal  penelitian  pada  kawasan  Hutan  Lindung  Air
Telang Kabupaten Banyuasin Provinsi Sumatera Se- latan telah terjadi deforestasi dan degradasi hutan.
Penelitian lanjutan diharapkan bukan hanya dila- kukan  pada  bagian  batang  melainkan  juga  ranting, daun,  buah,  dan  akar  sehingga  didapat  data  yang lebih  lengkap  berguna  sebagai  bahan  monitoring serta evaluasi terhadap pertumbuhan biomassa dan karbon  mangrove  di  kawasan  Hutan  Lindung  Air Telang,  Kabupaten  Banyuasin,  Provinsi  Sumatera Selatan.

## REFERENSI ______________________________
Achmad E, Jaya INS, Saleh MB, Kuncahyo B. 2013. Bio- mass estimation using ALOS PALSAR for identification of lowland forest transition ecosystem in Jambi Prov- ince. Journal of Tropical Forest Management. 19(2): 145-155
Bismark, M. 2011. Prosedur Operasi Standar (SOP) untuk Survei Keragaman Jenis pada Kawasan Konservasi, Bo- gor, Pusat Penelitian dan Pengembangan Perubahan Iklim dan Kebijakan Badan Penelitian dan Pengem- bangan Kehutanan
Brown S. 1997. Estimating Biomass and Biomass Change of Tropical Forest.
Forestry Paper 134. USA: FAO.
Cahyaningrum S T & Hartoko A. 2014. Mangrove Carbon Biomass at Kemujan Island, Karimunjawa Nasional Park Indonesia. Management of Aquatic Resources Journal Vol.3(3): 34-42.
[INDC]. Intended Nationally Determinated Contribution Repoblic of Indonesia. 2015. Jakarta(ID)
Jaya INS, Agustina TL, Saleh MB, Shimada M, Kleinn C, Fehrmann L. 2012. Above ground biomass estimation of dry land tropical forest using ALOS PALSAR in Cen- tral Kalimantan, Indonesia. Di dalam: Fehrmann L dan Kleinn C, editor. Forest in climate change research and policy: The role of forest management and conserva- tion in a complex international setting, 2012 28 Nov-2 Des; Dubai dan Doha. Jerman (DE): Cuvillier Verlag. p. 107-123
Kelompok Kerja (POKJA) PTGL-EHKB Kabupaten Banyu- asin. 2016. Perencanaan Tentang Tata Guna Lahan Untuk Mendukung Pembangunan Rendah Emisi di Kabupaten Banyuasin.In : Johana F, Istichomah S, Zein B,eds, Palembang, Indonesia: Pokja office Marwoto dan R. Ginting. 2009. Penyusunan Data dan Ka- rakteristik Daerah Tangkapan Air Danau Sentani, Ka- bupaten Jayapura serta perubahan Penutupan Lahan- nya Menggunakan Data Penginderaan Jauh. Dalam Berita Inderaja Vol VIII, hal 57. Bidang Penyajian Data, Pusat Data Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional. Jakarta
Pandey. S. K. G. A. C. 2018. Fraction of Vegetation Cover and Its Application in Vegetation Characterization in the Hazaribagh Wildlife Sanctuary, Jharkhand, India. Cloud Publications. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS. Vol 07 (01) ; Hal 2560-2573
Peraturan Daerah No. 28 Tahun 2012 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Banyuasin.
Peraturan Menteri Kehutanan RI Nomor: P. 67/Menhut- II/2006 tentang Kriteria dan Standar Inventarisasi Hu- tan di Kawasan Hutan.
Puspaningsih N, Murtilaksono K, Sinukaban N, Jaya INS, Setiadi Y. 2010. Pemantauan Keberhasilan Reforestasi di Kawasan Pertambangan Melalui Model Indeks Ta- nah. Jurnal Manajemen Hutan Tropika. ; 16(2): 53-62
Qisheng H, Erxue C, Ru A, Yong L. 2013. Above-ground biomass and biomass components estimation using Li- dar data in a coniferous forest. Forests . 4:984-1002 Rachmawati, D., Setyobudiandi, I. dan Hilmi, E. 2014. Potensi Estimasi Karbon Tersimpan pada Vegetasi Mangrove di Wilayah Pesisir Muara Gembong Kabupa- ten Bekasi. Omni-Akuatika , 8, 85-91.
Rusdiana O, Lubis RS. 2012. Pendugaan korelasi antara karakteristik tanah terhadap cadangan karbon (carbon stock) pada hutan sekunder. Jurnal Silvikultur Tropika. 3(1): 14-21. Santosa. 2005. Analisis Statistik dengan Microsoft excel dan SPSS . Yogyakarta (ID). Andi Yogyakarta.
Sari KW, Yunasfi, Suryanti A. 2017. Dekomposisi serasah daun mangrove Rhizophora apiculata di Desa Bagan Asahan, Kecamatan Tanjungbalai, Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Acta Aquatica. Vol. 4 (2): 88-94.
Sharma LK, Nathawat MS, Sinha S. 2013. Top-down and bottom-up inventory approach for above ground forest biomass and carbon monitoring in REDD framework using multi-resolution satellite data. Environ. Monit. As- sess . 185: 8621–8637. _____________

## LAMPIRAN
Tabel 1. Kondisi Luas Hutan Mangrove Kabupaten Banyuasin Tahun 1990 s.d. 2014 No.  Tahun   Luas (Ha) 1 1990 125.760 2 2000 121.832 3 2005 119.746 4 2010 107.285 5 2014 104.250 Sumber:POKJA PTGL-EHKB Kabupaten Banyuasin (2016) Tabel 2. Sebaran Vegetasi Mangrove di Areal Penelitian Jenis Mangrove Vegetasi Jarang  Vegetasi Sedang  Vegetasi Tinggi  Total Nipa fruticans 84 176 3 263 Avicennia alba 7 3 10 Excoecaria agallocha 3 3 Rhizophora apicullata 59 59 Rhizophora mucronata 12 12 Rhizophora stylosa 29 29 Xylocarpus granatum 8 8 Total 84 183 117 384 Tabel 3. Biomassa dan Karbon Berdasarkan Hasil Plot Pengukuran Lapangan Jenis Mangrove berdasarkan Tingkat Pertumbuhan Rata-rata Biomassa (ton/ha) Total Bio- massa (ton/ha) Rata-rata Karbon (tonC/ha) Total Kar- bon (tonC/ha) Anakan 0,37 98,23 0,18 46,17 Nipa fruticans 0,37 98,23 0,18 46,17 Tiang 16,33 1.028,74 7,67 483,51 Avicennia alba 8,83 61,81 4,15 29,05 Excoecaria agallocha 3,10 9,31 1,46 4,38 Rhizophora apicullata 18,04 432,84 8,48 203,44 Rhizophora mucronata 8,94 44,69 4,20 21,00 Rhizophora stylosa 21,25 467,60 9,99 219,77 Xylocarpus granatum 6,24 12,48 2,93 5,87
Pohon 71,79 4.164,05 33,74 1.957,10 Avicennia alba 48,27 144,80 22,69 68,06 Rhizophora apicullata 64,40 2.253,96 30,27 1.059,36 Rhizophora mucronata 172,39 1.206,75 81,02 567,17 Rhizophora stylosa 42,46 297,23 19,96 139,70 Xylocarpus granatum 43,55 261,31 20,47 122,81 Total 13,78 5.291,02 6,48 2.486,78 Tabel 4. Klasifikasi Kerapatan Vegetasi berdasarkan NDVI No. Klasifikasi Vegetasi Nilai NDVI Luas (Ha) Persen (%) 1 Non Vegetasi -1 - < 0.03 1000.62 46 2 Vegetasi Rendah 0.03 - < 0.25 560.81 26 3 Vegetasi Sedang 0.25 - < 0.40 366.70 17 4 Vegetasi Tinggi 0.04 – 1.0 230.84 11 5 Vegetasi Sangat Tinggi Total 2159 100 Sumber : Marwoto dan Ginting (2009) Tabel 5. Klasifikasi Kerapatan Vegetasi berdasarkan DVI No. Klasifikasi Vegetasi Nilai DVI  Luas (Ha)  Persen (%) 1 Non Vegetasi / Tanah Kosong  -255 – 0.0 956,65 44 2 Vegetasi Rendah > 0.0 1206,43 56 Total 2159.00 100 Sumber : Pandey (2018) Tabel 6. Hasil uji korelasi Pearson Correlations Wtop (ton/ha)  NDVI Value  DVI Value Wtop (ton/ha)  Pearson Correlation 1 .804 ** .857 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 288 288 288 NDVI Value Pearson Correlation .804 ** 1 .859 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 288 288 288 DVI Value Pearson Correlation .857 ** .859 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 N 288 288 288 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Tabel 7. Model Penduga Potensi Biomassa Model Persamaan Regresi (NDVI) Persamaan Regresi (DVI) Linear Y = 0,155 + 0,232 ndvi Y = 32,.833 + 68,651 dvi Kuadratik Y = 0,140 + 0,333 ndvi – 0,083 ndvi 2 Y = 30,107 + 87,211 dvi + 15,298 dvi 2 Kubik Y = 0,142 + 0,319 ndvi – 0,064 ndvi 2 – 0,007 ndvi 3
Y = 24,534 + 144,433 dvi – 99,973 dvi 2 + 30,435 dvi 3 Eksponensial  Y = 0,150e 0.949(ndvi) Y = 30,948e 1,203(dvi)
Tabel 8. Hasil Analisis Uji Koefisien Regresi
Model R 2 R 2 adj s F-hit Sig F-tab NDVI Linear 0,647 0,645 0,072 523,329 0,000 3,88 Kuadratik 0,663 0,661 0,073 280,905 0,000 3,03 Kubik 0,663 0,660 0,076 186,639 0,000 3,03 Eksponensial 0,590 0,589 0,330 411,657 0.000 3,88 DVI Linear 0,734 0,733 17,274 788,710 0,000 3,88 Kuadratik 0,741 0,739 17,636 408,179 0,000 3,03 Kubik 0,749 0,746 18,352 282,478 0.000 3,03 Eksponensial 0,550 0,548 0.455 349,432 0.000 3,88
Keterangan : R² : koefisien determinasi, R²-adj : koefisien determinasi terkoreksi, s : simpangan baku, F-hit : nilai uji F- hitung, F-tab : nilai F-tabel pada tingkat kepercayaan 95% ( ɑ 0.05)
Tabel 9. Hasil Uji Validasi Model
Model Persamaan Indikator Uji Validasi AD MD Bias RMSE NDVI Linear 0.4459  0.3110 7.0051  0.5307 Kuadratik 0.4585  0.3202 7.1913  0.5363 Kubik 0.4721  0.3347 7.4020  0.5863 Eksponensial 0.4977 0.4061 7.8313  2.2805 DVI Linear 0.0105 26.9069 3.1489 59.3926 Kuadratik 0.0207 28.0342 3.1923 61.5474 Kubik 0.0207 27.9019 3.1923 61.7327 Eksponensial 0.0549 37.2002 3.3440 87.6556 Tabel 10. Hasil peringkat model terbaik Model AD MD Bias  RMSE  Total  Ranking NDVI Linear 4.000  4.000  4.000  4.000  16.00 1 Kuadratik 3.271  3.712  3.324  3.990  14.30 2 Kubik 2.485  3.253  2.559  3.905  12.20 3 Eksponensial  1.000  1.000  1.000  1.000 4.00 4 DVI Linear 4.000  4.000  4.000  4.000  16.00 1 Kuadratik 3.308  3.671  3.333  3.771  14.08 3 Kubik 3.308  3.710  3.333  3.752  14.10 2 Eksponensial  1.000  1.000  1.000  1.000 4.00 4
Gambar 1. Koridor Ekonomi Indonesia dalam MP3EI (Sumber : Widjanarko, 2013)
Gambar 2. Peta Klasifikasi kerapatan vegetasi NDVI
Gambar 3. Peta Klasifikasi kerapatan vegetasi DVI
Gambar 4. Peta Distribusi Potensi Biomassa dan Karbon Mangrove berdasarkan NDVI
Gambar 5. Peta Distribusi Potensi Biomassa dan Karbon Mangrove berdasarkan DVI