PENGARUH DISTRIBUSI SPASIAL SAMPEL PEMODELAN TERHADAP AKURASI ESTIMASI LEAF AREA INDEX (LAI) MANGROVE
(THE EFFECT OF SPATIAL DISTRIBUTION OF MODELLING SAMPLE TO THE ACCURACY OF MANGROVE LEAF AREA INDEX ESTIMATION)
Muhammad Kamal 1,2,a , Tito Kanekaputra 1,b , Rima Hermayani 1,b , Dian Utari 1,b
1 Departemen Sains Informasi Geografi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
2 PUSPICS Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
a Kontributor Utama, b Kontributor anggota
Diterima 20 November 2018; Direvisi 18 Februari 2020; Disetujui 18 Februari 2020

## ABSTRACT
Leaf Area Index (LAI) has an important role in defining the health of mangrove forest. Remote sensing  images  able  to  estimate  mangrove  LAI,  especially  through  semi-empirical  approach.  This approach needs appropriate selection of sample location and value distribution for both modelling and accuracy assessment purposes. However, both aspects are often neglected when selecting the sample for modelling. This research aims to explor and analyze the LAI field sample collected to answer (1) if the spatial and (2) value distribution of modelling samples affect the accuracy of mangrove LAI estimation. The method used was by developing regression models between Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) pixel values derived from ALOS AVNIR-2 image (10m) and field LAI measurement using LICOR LAI-2200. The  modelling  samples  were  selected  randomly  and  purposively  through  three  simulations  based  on spatial distribution and value range of the samples. The accuracy of the estimation was assessed using 1:1  relationship  plots  and  Standard  Error  of  Estimate  (SEE).  The  research  results  show  that  the accuracy of LAI estimation is dependent to the spatial distribution and the range value of the modelling samples. High estimation accuracy achieved when the sample location for modelling is evenly distributed and covers the range of the field sample values.
Keywords: sample distribution, semi-empirical approach, leaf area index, mangrove
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3069 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 17 No. 2. Desember 2019

## ABSTRAK
Leaf Area Index (LAI) memiliki arti penting dalam penentuan kesehatan hutan mangrove. Citra penginderaan jauh sangat membantu estimasi status LAI mangrove, terutama dengan menggunakan pendekatan semi-empiris. Pendekatan ini membutuhkan pemilihan lokasi dan distribusi nilai sampel yang tepat, baik untuk pemodelan atau uji akurasi. Namun demikian, seringkali penentuan sampel ini dilakukan tanpa memperhatikan kedua hal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis eksploratif terhadap sampel lapangan yang dikumpulkan untuk menjawab (1) apakah distribusi spasial dan (2) distribusi nilai sampel pemodelan berpengaruh terhadap akurasi estimasi LAI mangrove. Metode yang digunakan adalah dengan membangun model hubungan regresi antara nilai piksel Soil-Adjusted Vegetation  Index (SAVI)  dari  citra  ALOS  AVNIR-2  (10m)  dengan  pengukuran  LAI  di  lapangan menggunakan LICOR LAI-2200. Sampel pemodelan dan uji dipilih secara random dan purposive melalui simulasi tiga skenario berdasarkan distribusi spasial dan sebaran nilainya. Kemudian hasil estimasi LAI  diuji  akurasinya  menggunakan  plot  hubungan  1:1  dan Standar  Error  of  Estimate (SEE).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  estimasi  LAI  dipengaruhi  oleh  distribusi  spasial  dan  nilai sampel  pemodelan.  Akurasi  estimasi  yang  tinggi  diperoleh  jika  distribusi  spasial  sampel  pemodelan tersebar merata dan nilai sampel meliputi rentang nilai sampel lapangan.
Kata kunci: distribusi sampel, pendekatan semi-empiris, leaf area index, mangrove

## 1  PENDAHULUAN
Leaf  Area  Index (LAI)  didefinisikan sebagai luasan satu sisi daun per satuan luas permukaan area tanah (Kang et al ., 2016).  LAI  merupakan  salah  satu parameter biofisik vegetasi untuk mengetahui dan menilai kondisi kesehatan vegetasi mangrove (Heumann, 2011).  LAI  berinteraksi  secara  langsung dengan  atmosfer  seperti  radiasi  cahaya, energi, pertukaran gas sehingga estimasi LAI  menjadi  kegiatan  yang  sangat penting  dalam  melakukan  pemodelan ekologi  seperti  proses  fotosintesis  yang terjadi  pada  tumbuhan,  transpirasi, evapotranspirasi, net  primary  production (NPP), dan merupakan indikator kandungan karbon (Clough et al ., 1997; Song, 2013; Kang et al ., 2016). Berdasarkan  hal  tersebut,  estimasi  LAI menjadi sangat penting dilakukan untuk menentukan kebijakan, mengambil keputusan dalam hal konservasi, restorasi dan manajemen hutan khususnya pada hutan mangrove. Pengukuran LAI dapat dilakukan secara langsung maupun tidak langsung. Pengukuran secara langsung membutuhkan adanya
kegiatan menebang  pohon,  menghitung  luas  sisi daun  pada  pohon,  mengambil  sampel daun  yang  gugur  menggunakan little trap ,  atau  dapat  dengan  menggunakan persamaan
alometrik
yang membutuhkan  data  diameter  dan  tinggi pohon (Breda, 2008).
Pengukuran  secara  langsung  dinilai efektif  karena  mampu  menghasilkan nilai  estimasi  yang  akurat  namun  tidak
efisien  karena  membutuhkan  waktu yang lama, membutuhkan banyak tenaga  dan  membutuhkan  biaya  yang besar  (Breda,  2008).  Pengukuran  LAI secara tidak langsung biasanya menggunakan  peralatan  lapangan  yang kemudian dari hasil pengukuran lapangan  dapat  dilakukan  estimasi melalui berbagai cara
seperti
menggunakan  teori radiative  transfer
atau  teori gap  fraction dan  dengan memanfaatkan  teknologi  penginderaan jauh menggunakan saluran asli ataupun dengan  indeks  (Breda,  2008;  Song, 2013). Berbeda halnya dengan pengukuran  secara  langsung,  metode penginderaan  jauh  memiliki  kelebihan dalam  hal  spasial  yaitu mampu meliput area  hutan  yang  luas,  serta  dalam  hal temporal  mampu  digunakan  untuk monitoring  hutan  mangrove  dari  waktu ke waktu secara lebih efisien.
Pendekatan  yang  sering  digunakan untuk  pengukuran  biofisik  vegetasi seperti  LAI  dari  data  penginderaan  jauh adalah  pendekatan  empiris  maupun semi-empiris  (Song,  2013;  Biudes et  al ., 2014).  Pendekatan  tersebut  ditujukan untuk  melihat  bentuk  dan  kekuatan hubungan  antara  parameter in  situ di lapangan  dengan  nilai  piksel  citra penginderaan  jauh  pada  lokasi  yang bersesuaian;  biasanya  menggunakan Spectral Vegetation Indices (SVIs) sebagai proxy (Vina et  al .,  2011;  Gray  &  Song, 2012;  Kamal et  al .,  2016;  Zarate-Valdez et  al .,  2012).  Pendekatan  semi-empiris menggunakan  data  parameter  lapangan yang diukur dari suatu alat tertentu dan diestimasi menggunakan metode
tertentu,  sehingga  bersifat  pengukuran tidak langsung di lapangan. Pendekatan ini  membutuhkan  pemilihan  lokasi sampel yang representatif dan distribusi nilai  sampel  yang    merata  baik  untuk tujuan  pemodelan  maupun  uji  akurasi hasil  pemodelan.  Namun,  seringkali penentuan  sampel  ini  dilakukan  secara random tanpa memperhatikan distribusi spasial  dan  distribusi  nilai  sampel  yang dikumpulkan.  Sehingga  hasil  estimasi tidak  benar-benar  merepresentasikan kondisi  parameter  yang  diukur  di lapangan.
Penelitian  tentang  pengaruh  sampel pada  pemanfaatan  penginderaan  jauh pernah dilakukan oleh Danoedoro (2015), namun penelitian tersebut dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh jumlah sampel dan metode pengambilan sampel  penguji  pada  citra  klasifikasi digital. Berbeda dengan penelitian tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  analisis eksploratif  terhadap sampel  lapangan  yang  dikumpulkan untuk  menjawab  apakah distribusi spasial  dan  distribusi  nilai  sampel pemodelan berpengaruh
terhadap akurasi  estimasi  LAI  mangrove.  Metode yang digunakan adalah dengan membangun  model  hubungan  semi- empiris  antara  nilai  piksel  citra  ALOS AVNIR-2  (10m)  melalui Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) dengan pengukuran LAI di lapangan menggunakan  LICOR  LAI-2200  (LICOR
Inc., Lincoln, NE, USA). Sampel pemodelan dan sampel uji akurasi model dipilih  secara random dan purposive melalui simulasi tiga skenario berdasarkan distribusi spasial dan sebaran  nilainya.  Kemudian  uji  akurasi dilakukan  antara  nilai  estimasi  LAI melalui  SAVI  dan  data  LAI  lapangan
menggunakan  plot  hubungan  1:1  dan Standard Error of Estimate (SEE).

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di Pulau Karimunjawa dan Pulau Kemujan (Gambar  2-1)  menggunakan  citra  ALOS
AVNIR-2  sebagai  dasar  estimasi  LAI mangrove. Kepulauan Karimunjawa termasuk  dalam  wilayah  administrasi Kabupaten  Jepara,  Jawa  Tengah,  yang memiliki
lokasi geografis antara 110°24’10” – 110°30’10” BT dan 4°47’48”
– 5°50’12” LS. Tipe ekosistem kepulauan Karimunjawa  terbagi  menjadi  hutan hujan  tropis  dataran  rendah,  hutan pantai,  hutan  mangrove,  ekosistem lamun  dan  ekosistem  terumbu  karang dengan  luas  secara  keseluruhan  adalah 111.625 Ha (BTNKJ, 2012).
Ekosistem  mangrove  menyebar  di beberapa  pulau  dengan  luasan  yang berbeda-beda,  hutan  mangrove  terluas terdapat  di  Pulau  Karimunjawa  dan Pulau  Kemujan  dengan  luasan  sekitar 396,90  Ha.  Kepulauan  Karimunjawa memiliki  rata-rata  curah  hujan  3000 mm/tahun  dengan  iklim humid dan memiliki temperatur udara harian antara 30º-31ºC. Topografi kepulauan Karimunjawa  berupa  dataran  hingga bergelombang dengan pemanfaatan lahan  berupa  hutan  rakyat,  kebun, sawah, tambak dan permukiman. Karakteristik wilayah yang masih memiliki  tutupan  hutan  mangrove  luas dengan  variasi  spesies  dan  struktur vegetasi
yang
tinggi menjadi
pertimbangan penentuan lokasi kajian di
Kepulauan Karimunjawa.
Gambar 2-1: Citra ALOS AVNIR-2 lokasi penelitian (objek mangrove dibatasi dengan garis merah)

## 2.2 Data Penelitian
Data penginderaan jauh yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah citra ALOS AVNIR-2 (detail karakteristik citra dapat dilihat pada Tabel 2-1). Citra ALOS  AVNIR-2  ini  dalam  level  1B2G. Pemilihan citra didasarkan pada temuan oleh Kamal et al ., (2016) dan Laongmanee et  al .,  (2013).  Kedua  penelitian  tersebut menemukan bahwa citra dengan ukuran piksel  10  meter  memiliki  akurasi  yang terbaik dalam mengestimasi
LAI
mangrove  dibandingkan  dengan  ukuran piksel citra yang lain. Koreksi geometrik AVNIR-2 dilakukan
dengan memanfaatkan  citra  WorldView-2  untuk mendapatkan  akurasi  geometri  yang tinggi  pada  citra  tersebut.  Nilai  piksel citra  ALOS  AVNIR-2  yang  masih  dalam digital  numbers dikonversi  ke Top  of Atmosphere (TOA) spectral  radiance
(W/cm2sr.nm). Proses konversi ini dilakukan mengikuti prosedur dan koefisien  koreksi  dari  Bouvet et  al .,
(2007). Koreksi atmosfer kemudian dilakukan  untuk  mengkonversi  TOA spectral radiance ke at-surface reflectance menggunakan
metode Dark-Object
Subtraction (DOS)  (Song et  al .,  2001).
Obyek  yang  dijadikan  referensi  benda gelap  adalah  air  tenang  dan  dalam  di perairan Karimunjawa. Rumus perhitungan DOS adalah sebagai berikut: Rc = Rs – Rsi (2-1) Rsi = Mean Rw – (2 * std dev Rw)  (2-2)
dimana,  Rc  adalah  nilai  reflektan  piksel setelah koreksi atmosfer, Rs adalah nilai reflektan  piksel  sebelum  koreksi,  Rw adalah nilai spektral offset .
Tabel 2-1: KARAKTERISTIK CITRA ALOS AVNIR-2
Citra Tanggal Perekaman Ukuran Piksel Saluran Spektral (nm) ALOS AVNIR-2 19 Februari 2009 10 meter Blue (420-500), Green (520- 600), Red (610-690), NIR (760- 890)

## 2.3 Pengukuran LAI Lapangan
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah hasil dari kerja lapangan yang dilakukan  pada  bulan  Juli-Agustus 2012, sedangkan citra ALOS AVNIR yang digunakan  merupakan  hasil  perekaman pada 19 Februari 2009, sehingga perbedaan  antara  waktu  akuisisi  data dan  proses  lapangan  adalah  4  tahun. Namun,  hal  tersebut  tidak  memberikan efek yang terlalu signifikan pada kondisi mangrove  karena  vegetasi  mangrove memiliki  waktu  tumbuh  yang  cukup lambat (Verheyden et al ., 2004). Berdasarkan catatan observasi lapangan dan interview dengan  polisi  hutan mengkonfirmasi  pola  tersebut.  Metode sampel  yang  digunakan  yaitu belt transect dari arah daratan ke laut dengan ukuran plot pada jalur transek yaitu 10 x  10  m.  Plot  tersebut  dijadikan  sebagai batas  untuk  pengukuran  LAI.  Metode transek digunakan dengan pertimbangan untuk memperoleh variasi nilai LAI pada setiap zona mangrove. Namun, pada saat di  lapangan  terdapat  beberapa  kendala dan  kesulitan  akses  sehingga  beberapa transek  tidak  berupa  garis  lurus  dan terdapat  beberapa  plot  tunggal  yang untuk  mengukur  LAI  dengan  tujuan dapat mewakili objek penting yang tidak termasuk pada jalur transek.
Data in  situ LAI  diukur  di  lapangan dengan menggunakan dua buah alat LI-
COR  LAI-2200 Plant  Canopy  Analyser (LICOR  Inc.,  Lincoln,  NE,  USA).  Alat  ini mengukur  radiasi  cahaya  matahari  di bawah  kanopi  secara  simultan  dengan sensor fish-eye pada sudut pandang 148° dengan  lima  cincin  konsentrik  silicon dengan sudut zenith 7°, 23°, 38°, 53° dan 68°  (LI-COR,  2009;  Majasalmi et  al .,
2012). Pada penelitian ini, lensa fish-eye alat ditutup dengan penutup 270° untuk mem-blok  sudut  pembacaan  alat  agar operator  tidak  ikut  terekam.  Salah  satu alat  LAI-2200  diletakkan  pada  daerah yang  bebas  kanopi  dan  mendapatkan penyinaran matahari penuh untuk merekam pembacaan
above-canopy dengan  metode  log  otomatis  sekali pembacaan  setiap  menit (Gambar  2-2a). Sedangkan alat lainnya digunakan untuk  mengukur below-canopy pada sembilan  titik  random  di  setiap  plot sepanjang transek (Gambar 2-2b). Semua  pengukuran  dilakukan  pada ketinggian  kurang  lebih  1  hingga  1,5  m di atas permukaan tanah, dan titik pusat lokasi  pengukuran  ditentukan  dengan Garmin  eTrex  Legend  dengan  metode pembacaan posisi rerata selama 400-600 detik.  Nilai  LAI  kemudian  diestimasi menggunakan software FV2200  LI-COR berdasarkan  pengukuran  kedua  alat tersebut.
Gambar 2-2: Pengukuran LAI mangrove di lapangan: (a) Perekaman Above-Canopy dengan Metode Log Otomatis; (b) Pengukuran Below-Canopy pada setiap plot sampel

## 2.4 Estimasi LAI dari Citra
Estimasi LAI mangrove menggunakan pendekatan statistik semi-empiris untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel nilai  piksel  citra  dengan  nilai  LAI  hasil pengukuran  lapangan.  Citra  diproses dengan  menggunakan  indeks  vegetasi yaitu Soil-Adjusted  Vegetation  Index (SAVI).  SAVI merupakan  indeks vegetasi yang dibangun untuk menekan gangguan  yang  disebabkan  oleh  adanya latar  belakang  tanah  (Huete,  1998) dengan rumus sebagai berikut:
= ( + ) (2-3)
L  merupakan  faktor  koreksi  vegetasi, BV nir merupakan  nilai  spektral  pada band  NIR,  dan  BV red merupakan  nilai spektral  pada  band Red .  Nilai  yang menjadi input untuk  faktor  koreksi
vegetasi (L) yaitu 0,25 dengan menggunakan pertimbangan bahwa vegetasi  di  lapangan  memiliki  tingkat kerapatan  tinggi.  Indeks  SAVI  dipilih karena  pada  penelitian  sebelumnya (Kamal et  al ,  2016)  menunjukkan  hasil estimasi LAI yang akurat, dan indeks ini dapat  menekan  pengaruh  dari  latar belakang  substrat  tanah  basah  atau lumpur pada habitat mangrove. Hubungan  semi-empiris  antara  nilai piksel citra indeks vegetasi SAVI dengan nilai LAI in situ diteliti dengan menggunakan  analisis  korelasi  dan regresi.

## 2.5 Pemilihan Sampel
Kegiatan  lapangan  menghasilkan  76 plot  sampel,  dari  keseluruhan  jumlah sampel  yang  diperoleh  kemudian  dibagi menjadi  dua  yaitu  untuk  sampel  model dan sampel uji. Sampel model bertujuan untuk membangun model dalam estimasi LAI mangrove, sedangkan sampel uji bertujuan untuk menghitung seberapa akurat dari model yang
dibangun.  Pembagian  sampel  tersebut memiliki tiga skenario yaitu (1)
pembagian  sampel  dilakukan  secara acak tanpa memperhatikan lokasi sampel di lapangan dan tanpa memperhatikan  sebaran  nilai  LAI  (non- spasial  dan  non-nilai),  (2)  pembagian sampel  dengan  memperhatikan  lokasi titik  sampel  di  lapangan  dan  tanpa memperhatikan  nilai  LAI  (spasial  dan non-nilai),  dan  (3)  pembagian  sampel dengan memperhatikan lokasi titik sampel  dan  memperhatikan  nilai  LAI (spasial  dan  nilai).  Ketiga  skenario tersebut  menggunakan  jumlah  sampel model dan sampel uji yang sama yaitu 50 sampel  model  dan  26  sampel  uji  tiga skenario tersebut dibangun untuk melihat  bagaimana  pengaruh  lokasi sampel  dan  nilai  LAI  terhadap  akurasi pemodelan  dalam  melakukan  estimasi LAI mangrove.

## 2.6 Uji Akurasi Estimasi LAI
Akurasi estimasi LAI mangrove dilakukan dengan perhitungan menggunakan  SEE  dan  menggunakan plot  1:1.  Dua  penentuan  akurasi  ini untuk mengetahui pengaruh dari penggunaan skenario penggunaan sampel  yang  berbeda  terhadap  akurasi estimasi LAI mangrove. Pengukuran SEE digunakan  untuk  mengetahui  seberapa besar selisih ( error ) dari nilai indeks SAVI terhadap nilai LAI pengukuran lapangan, serta  grafik  1:1  plot  digunakan  untuk mengetahui over atau under-estimation suatu  variabel  (indeks  SAVI)  dalam mengestimasi  nilai  LAI  di  lapangan. Rumus SEE adalah sebagai berikut:
= ∑( ) (2-4)
Dimana adalah SEE untuk sampel, Y adalah nilai hasil pengukuran, Y 1 adalah nilai hasil estimasi, dan N adalah jumlah sampel. Secara ringkas metode penelitian disajikan pada Gambar 2-3.
Gambar 2-3: Diagram alir penelitian

## 3  HASIL PEMBAHASAN 3.1 Pemilihan Sampel
3.1.1 Pengaruh Distribusi Spasial
Pemilihan  jenis  sampel  model  dan sampel uji dalam estimasi LAI mangrove yang pertama didasarkan pada distribusi spasial  sampel  pemodelan.  Dalam  hal untuk  mengetahui  pengaruh  distribusi spasial  terhadap  akurasi  estimasi  LAI mangrove, pemilihan jenis sampel model dan  sampel  uji  yang  didasarkan  pada distribusi  spasialnya  dilakukan  melalui dua skenario seperti pada Gambar 3-1(a) dan  3-1(b).  Skenario  pertama, distribusi spasial  sampel  model  dan  sampel  uji dibagi secara terpisah, tidak memperhatikan sebaran spasialnya (non-spasial  dan  non-nilai)  (Gambar  3- 1(a)).  Dalam  beberapa  transek  hanya terdapat sampel model dan pada transek lain hanya terdapat sampel uji. Skenario kedua,  distribusi  spasial  sampel  model dan uji memperhatikan sebaran spasialnya  (spasial  dan  non-nilai).  Pada satu transek terdapat sampel model dan sampel  uji,  dengan  memperhatikan keberadaan  kedua  jenis  sampel  pada suatu  transek  (Gambar  3-1(b)).  Kedua
skenario  ini  dilakukan  dengan  tanpa memperhatikan  sebaran  nilai  sampel (non-nilai).
Keberadaan sampel model dan sampel  uji  secara  terpisah  (non-spasial dan non-nilai) cukup representatif untuk memodelkan LAI mangrove karena pengambilan sampel untuk membangun model  dapat  merepresentasikan  variasi dan  kondisi  di  lokasi.  Akan  tetapi, skenario  tersebut  kurang  sesuai  dalam menguji  karena  hanya  menguji  hasil pemodelan pada area tertentu dan tidak merepresentasikan  keseluruhan  lokasi kajian.  Pada  skenario  spasial  dan  non- nilai, penentuan distribusi spasial untuk sampel  model  dan  sampel  uji  dianggap lebih  sesuai  untuk  mengestimasi  LAI mangrove
di Taman Nasional Karimunjawa. Variasi vegetasi mangrove yang tinggi di Taman Nasional Karimunjawa  (BTNKJ,  2012)  dianggap lebih representatif jika penentuan sampel  model  dan  sampel  uji  untuk pemodelan  didasarkan  pada  distribusi spasialnya  agar  setiap  sampel  dapat mewakili  variasi  dan  kondisi  di  lokasi kajian.
Gambar 3-1: Skenario pemilihan sampel model dan uji untuk estimasi LAI mangrove:
(a) skenario non-spasial dan non-nilai; (b) skenario spasial dan non-nilai;
(c) skenario spasial dan nilai

## 3.1.2 Pengaruh Distribusi Nilai
Pengambilan sampel untuk pemodelan selain memperhatikan keberadaan  lokasi  pengambilannya  juga perlu  memperhatikan  sebaran  nilai  dari keseluruhan sampelnya.
Pemilihan sampel model maupun sampel uji dilihat berdasarkan histogram dari keseluruhan sampel (Gambar 3-2(a)). Melalui histogram  tersebut  dapat  diketahui sebaran  nilai  sampel.  Rentang  nilai  LAI mangrove  hasil  pengukuran  lapangan yaitu antara 0,8 hingga 5,4. Pada rentang nilai tersebut banyak nilai yang mengelompok  pada  nilai  antara  2,2 hingga 2,5 dan 3,2 hingga 3,5.
Pada  skenario kedua dalam  sub-bab sebelumnya  terkait  pemilihan  sampel berdasarkan  distribusi  spasial  sampel, skenario yang didasarkan sebaran spasial sampel model dan uji yang tidak memperhatikan distribusi nilainya
(spasial  dan  non-nilai)  dibandingkan dengan  skenario  sampel  model  dan sampel uji yang memperhatikan sebaran nilainya (spasial dan nilai) untuk mengetahui hasil akurasi pemodelannya (Gambar 3-2(c) dan 3-2(d)). Perbandingan skenario penentuan
sampel  berdasarkan  rentang  nilainya disajikan  dalam  histogram  distribusi nilai  sampel  LAI  mangrove.  Histogram tersebut  menggambarkan  sampel  model dan  sampel  uji  pada  tiap  skenario histogramnya.  Kedua  skenario  tersebut menggunakan jumlah sampel model dan validasi yang sama serta memperhatikan sebaran  spasialnya.  Selain  itu,  juga disajikan histogram yang menggambarkan distribusi sampel tanpa memperhatikan  distribusi  spasial  dan distribusi  nilainya  (non  spasial  dan  non nilai) pada skenario seperti pada Gambar 3-2(b).
Dari ketiga histogram di atas, terlihat bahwa  dengan  memperhatikan  sebaran rentang  nilai  dari  keseluruhan  sampel maka  sampel  uji  yang  bertujuan  untuk menghitung  akurasi  pemodelan  dapat menggambarkan rentang yang sama dan merepresentasikan  sampel  model  yang digunakan  untuk  membangun  model. Dengan  memperhatikan  sebaran  nilai keseluruhan, pemilihan sampel uji lebih terlihat konsisten dalam mewakili sampel
modelnya  dari  rentang  nilai  antara  0,8 hingga 5,4 (Gambar 3-2(d)). Adanya nilai yang terakumulasi pada 3,2 hingga 3,5 di sampel model juga terwakili pada sampel uji. Berbeda
dengan tanpa memperhatikan  sebaran  nilainya  pada
Gambar  3-2(c)  yang  tidak  mewakili keseluruhan nilai. Pada skenario tersebut  sampel  model  antara  nilai  2,8 hingga 3 tidak terwakili pada sampel uji. Bahkan,  pada  skenario  yang  tanpa memperhatikan spasial dan sebaran nilai (Gambar  3-2b),  sebaran  nilai  hanya terpusat pada beberapa rentang nilai dan pada  beberapa  rentang  lain  tidak terwakili karena pemilihan sampel model dan uji yang secara random.
3.2 Pengaruh Pemilihan Sampel Terhadap Akurasi Estimasi LAI Mangrove Pemilihan sampel
berdasarkan distribusi  spasial  dan  distribusi  nilai sampel cenderung tidak secara signifikan mempengaruhi  hasil  estimasi  LAI.  Dari tiga  skenario  pemilihan  sampel  pola estimasi LAI mangrove di Pulau
Karimunjawa dan Pulau Kemujan cenderung sama (Gambar 3-3).
Berdasarkan  gambar  tersebut  ketiga skenario  pemilihan  sampel  memiliki rentang  LAI  hingga  4,5  yang  kemudian diklasifikasikan menjadi tiga kelas. Akan tetapi,  pemilihan  sampel  model  dan  uji berdasarkan  sebaran  spasial  dan  nilai sampel  cukup  berpengaruh  terhadap hasil akurasinya.
Hasil akurasi pemodelan estimasi LAI mangrove  dengan  citra  ALOS  AVNIR-2 dengan SAVI menunjukan bahwa akurasi  yang  tinggi  dihasilkan  oleh sebaran  sampel  model  dan  sampel  uji yang  ditentukan  berdasarkan  distribusi spasial  dan  sebaran  nilainya.  Akurasi pemodelan tersebut dilihat dari beberapa hal  yaitu  SEE  dan  grafik  1:1  plot. Koefisien  determinasi  yang  cenderung tinggi atau SEE yang rendah
menunjukan hasil pemodelan  yang akurat,  sedangkan  titik  sampel  pada grafik  1:1  plot  yang  mendekati  garis normal 1:1 memiliki akurasi yang sesuai (Kamal et al ., 2016).
Gambar 3-2: Statistik pengaruh distribusi nilai sampel: (a) histogram seluruh sampel LAI hasil pengukuran lapangan, dan perbandingan histogram distribusi sampel model dan sampel uji LAI; (b) skenario non-spasial dan non-nilai; (c) skenario spasial dan non-nilai; (d) skenario spasial dan nilai
Gambar 3-3. Pengaruh pemilihan sampel terhadap estimasi LAI pada: (a) skenario non-spasial dan non-nilai; (b) skenario spasial dan non-nilai; (c) skenario spasial dan nilai
Tabel 3-1: KOEFISIEN DETERMINASI DAN KORELASI TIGA SKENARIO PEMILIHAN SAMPEL
Skenario Sampel Koefisien Determinasi ( R 2 ) Korelasi (r) Non-spasial dan non-nilai 0,3648 0,603 Spasial dan non-nilai 0,4523 0,672 Spasial dan nilai 0,4778 0,691
Koefisien  determinasi  dari  beberapa skenario  berdasarkan  distribusi  spasial dan sebaran nilai sampel disajikan pada Tabel 3-1. Melalui tabel tersebut, akurasi pemodelan LAI mangrove dengan sampel model  dan  sampel  uji  yang  berdasar spasial  dan  sebaran  nilai  memiliki R 2 tertinggi  yaitu  0,4778.  Nilai  koefisien determinasi tersebut cenderung meningkat  apabila  penggunaan  sampel baik  untuk  model  dan  uji  dipengaruhi oleh  sebaran  spasialnya  serta  sebaran nilainya.  Hal  ini  dikarenakan  kondisi mangrove di Taman Nasional yang cukup heterogen,  nilai  sampel  maupun  lokasi keberadaan sampel perlu terwakili semua  agar  hasil  dari  pemodelan  dapat merepresentasikan  kondisi  lapangan. Nilai  koefisien  determinasi  tersebut berarti  sekitar  0,4778  kondisi  LAI mangrove  di  lapangan  dapat  dijelaskan melalui  pemodelan  tersebut.  Hubungan antara nilai LAI dengan nilai index SAVI juga cukup kuat dan cenderung meningkat jika sampel model dan sampel uji dipengaruhi oleh sebaran spasial dan
nilai  sampelnya.  Tabel  3-1  menunjukan korelasi antara nilai LAI hasil pengukuran  lapangan  dengan  indeks SAVI.
Nilai SEE pada sampel model dan uji skenario berdasarkan spasial dan sebaran nilai (spasial dan nilai) cenderung lebih kecil dari pada skenario lainnya. Hal tersebut menyatakan bahwa dengan  nilai  SEE  tersebut  selisih  ( error ) dari nilai indeks SAVI terhadap nilai LAI pengukuran lapangan lebih kecil (Gambar  3-3c).  Pada  skenario  tersebut lebih  kecil  nilai  SEE  dari  pada  skenario lain karena seluruh sampel merepresentasikan  baik  sebaran  nilai maupun spasialnya dengan baik.  Grafik 1:1  plot  selain  menunjukan  akurasi suatu model juga dapat mengukur tinggi rendahnya  estimasi  pemodelan  melalui citra  penginderaan  jauh  terhadap  nilai LAI  di  lapangan.  Dari  ketiga  grafik tersebut  (Gambar  3-4)  menunjukan bahwa hasil pemodelan estimasi LAI dari seluruh skenario cenderung over- estimate .
Gambar 3-4: Perbandingan grafik 1:1 plot dan nilai SEE: (a) skenario non-spasial dan non-nilai;
(b) skenario spasial dan non-nilai; (c) skenario spasial dan nilai

## 4  KESIMPULAN
Pemilihan sampel untuk model dan uji dalam  estimasi  LAI  mangrove  tidak secara  signifikan  mempengaruhi  hasil estimasinya.  Akan  tetapi,  pemilihan sampel  berpengaruh  terhadap  tingkat akurasinya  yang  dipengaruhi  sebaran spasial  dan  nilai  dari  sampel.  Akurasi estimasi  yang  tinggi  diperoleh  jika distribusi  spasial  sampel  pemodelan merata dan nilai sampel meliputi rentang nilai sampel lapangan. Pemilihan sampel berdasarkan distribusi spasial dan nilainya  secara  signifikan  menaikan akurasi  karena  baik  sampel  model  dan uji mewakili setiap kondisi area mangrove,  yang  secara  alami  di  Pulau Karimunjawa dan Pulau Kemujan Taman Nasional  Karimunjawa  memiliki  variasi yang  heterogen.  Hasil  penelitian  dapat digunakan  sebagai  justifikasi  desain lokasi sampel yang efektif untuk pemodelan  dengan  pendekatan  semi- empiris.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  seluruh  pihak Balai Taman Nasional Karimunjawa atas segala bantuan untuk dapat melakukan pengambilan  data  lapangan.  Penelitian ini  dibiayai  oleh Australian  Awards Scholarships (AAS)  dan PhD  Research Grant dari The  School  of  Geography
Planning and Environmental Management , The University of Queensland (UQ),  Australia.  LICOR  LAI- 2200  dipinjam  dari Remote  Sensing Research  Centre  UQ .    Terima  kasih kepada PUSPICS Fakultas Geografi UGM atas bantuan laboratorium untuk analisis data. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada reviewer atas saran- saran  konstruktifnya  sehingga  artikel ilmiah ini menjadi semakin berkualitas.

## DAFTAR RUJUKAN
Biudes, M., Machado, N., Danelichen, V. d.,  Souza,  M.,  Vourlitis,  G.,  & Nogueira,  J.D.  (2014).  Ground  and remote  sensing-based  measurements of  leaf  area  index  in  a  transitional forest  and  seasonal  flooded  forest  in Brazil.
International Journal of Biometeorology , 58(6), 1181-1193. Bouvet,  M.,  Goryl,  P.,  Chander,  G., Santer,  R.,  &  Saunier,  S.  (2007).
Preliminary radiometric calibration assessment  of  ALOS  AVNIR-2 .  Paper presented  at  the  IEEE  International Geoscience and Remote Sensing Symposium.
Bréda, N.J.J. (2008). Leaf Area Index. In J.  Editors-in-Chief:  Sven,  Erik,  &  F. Brian  (Eds.), Encyclopedia  of  ecology
(pp.  2148–2154).  Oxford:  Academic Press.
BTNKJ. (2012). Jenis-Jenis Mangrove TN Karimunjawa . Semarang: Balai Taman Nasional Karimunjawa.
Clough,  B.F.,  Ong,  J.E.,  &  Gong,  W.K.
(1997). Estimating leaf area index and photosynthetic production in canopies of the mangrove Rhizophora apiculata. Marine  Ecology  Progress  Series, 159, 285–292.
Danoedoro.  (2015).  Pengaruh  Jumlah dan Metode Pengambilan Titik Sampel Penguji  Terhadap  Tingkat  Akurasi Klasifikasi  Citra  Digital  Penginderaan Jauh. Proceedings of Simposium Nasional Sains Geoinformasi IV 2015. Gray, J., & Song, C. (2012). Mapping leaf area index using spatial, spectral, and temporal  information  from  multiple sensors. Remote Sensing of Environment , 119(0), 173-183. Heumann, B.W. (2011). Satellite Remote Sensing  of  Mangrove  Forests:  Recent Advances  and  Future  Opportunities. Progress  in  Physical  Geography ,  35, 87–108.
Huete,  A.R.  (1988). A Soil-Adjusted
Vegetation Index (SAVI). Remote
Sensing of Environment , 25, 295–309. Kamal,  M.  Phinn,  S.  &  Johansen,  K. (2016). Assessment of Multi- Resolution  Image  Data  for  Mangrove Leaf  Area  Index  Mapping. Remote Sensing  of  Environment, 176,  242— 254. Kang,  Y.,  Özdoğan,  M.,  Zipper,  S., Román,  M.O.,  Walker,  J.,  Hong,  S.Y, Marshall, M., Magluilo, V., Moreno, J., Alonso,  L.,  Miyata,  A.,  Kimball,  B.,  & Loheide II, S.P. (2016). How Universal Is  the  Relationship  between  Remotely Sensed  Vegetation  Indices  and  Crop Leaf Area Index? A Global Assessment. Remote Sensing , 8(7), 1-29. Laongmanee,  W.,  Vaiphasa,  C.,  & Laongmanee, P. (2013). Assessment of spatial  resolution  in  estimating  leaf area index from satellite images: a case study with Avicennia marina plantations  in  Thailand. International Journal of Geoinformatics, 9(3), 69-77. LI-COR  (2009), LAI-2200  Plant  Canopy
Analyzer , LI-COR Inc., Lincoln, Nebraska. Majasalmi, T., Rautiainen, M., Stenberg, P.,  &  Rita,  H.  (2012).  Optimizing  the sampling scheme for LAI-2000 measurements  in  a  boreal  forest.
Agricultural  and  Forest  Meteorology , 154–155(0), 38-43.
Song,  C.,  Woodcock,  C.E.,  Seto,  K.C., Lenney,  M.P.,  &  Macomber,  S.A. (2001).  Classification  and  change detection  using  Landsat  TM  data: When and how to correct atmospheric effects? Remote Sensing of Environment, 75, 230–244.
Song,  C.  (2013).  Optical  remote  sensing of forest leaf area index and biomass. Progress in Physical Geography , 37(1), 98-113.
Verheyden,  A.,  Helle  G.,  Schleser  G.H., Dehairs  F.,  Beeckman  H.,  &  Koedam N.  (2004).  Annual  Cyclicity  in  High
Resolution Stable Carbon and Oxygen Isotope  Ratios  in  the  Wood  of  the Mangrove Tree Rhizophora mucronata. Plant, Cell, & Environment , 27, 1525-1536.
Viña, A., Gitelson, A. A., Nguy-Robertson, A. L., & Peng, Y. (2011). Comparison of different  vegetation  indices  for  the remote  assessment  of  green  leaf  area index  of  crops. Remote  Sensing  of Environment , 115(12), 3468-3478. Zarate-Valdez,  J.  L.,  Whiting,  M.  L., Lampinen, B. D., Metcalf, S., Ustin, S. L., & Brown, P. H. (2012). Prediction of leaf  area  index  in  almonds  by vegetation  indexes . Computers  and Electronics in Agriculture , 85(0), 24-32.