## ESTIMASI NILAI CADANGAN KARBON MENGGUNAKAN ANALISIS
NDVI  (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX) DI KHDTK

## UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
Estimated Value of Carbon Stock Using Analysis of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in KHDTK Lambung Mangkurat University
Dea Karmila, Ahmad Jauhari, dan Rina Kanti Jurusan Kehutanan Fakultas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat
ABSTRACT.  This  research  aims  to  determine  the  value  of  carbon  stock  based  on  the  NDVI and  make  a  connection  between  the  value  of  NDVI  and  the  value  of  carbon  stock.  This research  was  conducted  at  KHDTK  Lambung  Mangkurat  University,  South  Borneo.  The  time needed  to  carry  out  this  research  for  four  months,  from  january  to  April,  which  includes research preparation, data collection and preparation of research reports.  Estimation of carbon stock  calculated  from  47%  of  biomass  value  with  trees  >10  cm  in  diameter  on  three  types  of vegetation  density.  Vegetation  density  was  predicted  using  the  NDVI  value  processed  using QGIS software and based on field observations. The value of NDVI at very rare densities  with the  range  of  value  (0.52-0.59),at  rare  densities  with  the  range  of  value  (0.69-0.77),  and  at medium densities with the range of value (0.81-0.85). The value of carbon stock in three types of  vegetation  density  each  are  3.34  (ton/ha)  at  very  rare  densities,  11.61  (ton/ha)  at  rare densities  to  medium,  and  32.04  (ton/ha)  at  medium  densities.  The  relationship  between  the value of NDVI and the value of carbon stock uses the exponential regression equation model y = 0.0304e 8.2416x and determination coefficient R 2 =0.909. determination coefficient R 2 >0.40 show strong  relationships,  thus  the  greater  the  value  of  R 2 between  NDVI  and  stock  carbon  are better.

## Keywords: estimation of stock carbon; densities, NDVI
ABSTRAK. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai cadangan karbon berdasarkan nilai NDVI  dan  membuat  hubungan  nilai  NDVI  dengan  nilai  cadangan  karbon.  Penelitian dilaksanakan  di  KHDTK  Universitas  Lambung  Mangkurat  Kalimantan  Selatan.  Waktu  yang diperlukan untuk melaksanakan penelitian ini selama 4 bulan,  mulai bulan Januari sampai April, yang  meliputi  dari  persiapan  penelitian,  pengumpulan  data,  dan  penyusunan  laporan  hasil penelitian.  Estimasi  cadangan  karbon  dihitung  dari  47%  nilai  biomassa  pada  pohon  yang berdiameter  >10 cm pada tiga jenis kerapatan vegetasi. Kerapatan vegetasi diprediksi dengan menggunakan nilai NDVI yang diolah menggunakan software QGIS dan berdasarkan observasi lapagan.  Nilai  NDVI  pada  kerapatan  sangat  jarang  dengan  kisaran  nilai  (0,52-0,59),  pada kerapatan jarang dengan kisaran nilai (0,69-0,77), dan pada kerapatan sedang dengan kisaran nilai  (0,81-0,85).  Nilai  cadangan  karbon  pada  tiga  jenis  kerapatan  vegetasi  masing-masing adalah  3,34 (ton/ha) pada  kerapatan sangat jarang, 11,61 (ton/ha) pada kerapatan jarang  dan 32,04  (ton/ha)  pada  kerapatan  sedang.  Hubungan  nilai  NDVI  dengan  nilai  cadangan  karbon menggunakan  model  persamaan  regresi  eksponensial  y  =  0,0304e 8,2416x dan  koefisien determinasinya  R 2 =0,909.  Koefisien  determinasi  R 2 >0,40  menunjukkan  hubungan  yang  kuat, dengan demikian semakin besar nilai R 2 maka korelasi antara NDVI dengan cadangan karbon semakin baik.
Kata kunci : estimasi cadangan karbon; kerapatan; NDVI
Penulis untuk korespondensi, surel : deakarmila031527@gmail.com

## PENDAHULUAN
Hutan  memberikan  manfaat  secara  tidak langsung sebagai penyerap karbon,
peningkatan suhu muka bumi akibat meningkatnya karbon, perlu adanya
perhitungan cadangan karbon untuk
mengetahui seberapa besar  nilai cadangan karbon  dan  waktu  yang  diperlukan  serta
biaya  yang  tidak  sedikit  untuk  menghitung cadangan  karbon  dalam  areal  yang  luas, sehingga dipermudah dengan penginderaan jauh  yaitu  analisis  NDVI.  NDVI  merupakan perhitungan  dengan  menggunakan  citra untuk mengetahui tingkat kehijauan sebagai awal  dari  pembagian  daerah  vegetasi. Dengan  menggunakan  analisis  NDVI  ini memudahkan dalam menghitung nilai karbon  dalam  cakupan  wilayah  yang  luas dengan  waktu  yang  singkat  dan  dengan biaya yang relatif lebih murah.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui nilai cadangan karbon berdasarkan  nilai  NDVI  dan  membuat hubungan nilai NDVI dengan nilai cadangan karbon.
Manfaat  yang  diharapkan  dari  penelitian ini  adalah  diperolehnya  data  cadangan karbon dengan menggunakan analisis NDVI sehingga
dapat menjadi bahan pertimbangan dalam melakukan perhitungan cadangan karbon.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  KHDTK Universitas Lambung Mangkurat Kalimantan Selatan.  Waktu  yang  diperlukan  untuk melaksanakan penelitian ini selama 4 bulan, yaitu  mulai  bulan  Januari  sampai  dengan April  2018,  yang  meliputi  dari  persiapan penelitian, pengumpulan data, dan penyusunan laporan hasil penelitian.
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Global  Positioning  System  (GPS) untuk  penentuan  koordinat  titik  pengamatan dan  software  QGIS  untuk  analisis  NDVI. Sedangkan  bahan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  berupa  citra  landsat  8  dan pohon diareal KHDTK .

## Pengumpulan data
Data  yang  dikumpulkan  berupa  data primer dan data sekunder. Data primer yaitu citra  landsat  8  dan  data  langsung  dari lapangan. Sedangkan data sekunder seperti data  keadaan  umum  yang  diperoleh  dari instansi terkait, perpustakaan, situs website, dan sumber lainnya.

## Pengolahan data sebelum ke lapangan
Mengunduh  Citra  Landsat  8  pada  laman internet  USGS  (United  States  Geological Survey) dan melakukan koreksi citra dengan koreksi  geometrik  dan  koreksi  radiometrik.
Koreksi geometrik, yaitu proses memposisikan titik citra dengan titik pengamatan dilapangan. Sedangkan koreksi radiometrik  yaitu  mengkoreksi  titik  dari gangguan  atmosfer.  Kedua  koreksi  tersebut dapat  dikoreksi  secara  bersama –  sama dengan  mengunduh  Plug  in  SAC  (  Semi Automatic  Classification)  di  QGIS.  Data yang  dikumpulkan  berupa  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  yaitu  citra landsat  8  dan  data  langsung  dari  lapangan. Sedangkan  data  sekunder  seperti  data keadaan  umum  yang  diperoleh  dari  instansi terkait,  perpustakaan,  situs  website,  dan sumber  lainnya.  Selanjutnya  mengolah  data NDVI dan menganalisis hasil NDVI.

## Observasi lapangan
Observasi  dilapangan  digunakan  untuk mengecek ulang keadaan dilapangan apakah sesuai dengan nilai NDVI yang telah dianalisis  sebelumnya.  Pengecekan  lokasi dilakukan secara acak dengan mempertimbangkan lokasi yang
memungkinkan untuk di akses.

## Menentukan jumlah sampel
Jumlah  plot  sampling  pada  penelitian  ini diambil  5  plot  sampling  pada  setiap  tingkat kerapatan  yaitu  kerapatan  vegatasi  jarang, kerapatan  vegetasi  sedang  dan  kerapatan vegetasi rapat. Sehingga jumlah seluruh plot sampling yang diambil adalah 15 plot.

## Pembuatan plot
Pembuatan plot pengukuran yaitu dengan  ukuran  20  m  ×  50  m  berdasarkan Whittaker  (1997)  dan  Shmida  (1984) sehingga  luas  plotnya  1000  m 2. Bentuk  plot pengukuran berbentuk persegi panjang.

## Pengukuran diameter dan tinggi pohon
Data  pohon  yang  diambil  di  lapangan meliputi  diameter  dan  tinggi.  Diameter pohon  yang    akan  diambil  yaitu ≥ 10  cm yang diukur dari DBH (diameter breast high) atau diameter setinggi dada. Untuk menyamakan  perhitungan,  maka  DBH  yang digunakan adalah 1,3 meter, sehingga
perhitungan  keliling  pohon  dilakukan pada  ketinggian  1,3  meter  dari  tanah. Selanjutnya berdasarkan nilai keliling tersebut akan diperoleh diameternya.

## Menghitung biomassa pohon
Menghitung biomassa dengan menggunakan Persamaan Allometrik menurut Chave et.al (2005). Dalam penelitian  Potensi  Biomassa  Karbon  Hutan Alam  dan  Hutan  Bekas  Tebangan  Setelah 30  Tahun  di  Hutan  Penelitian  Malinau Kalimantan  Timur  (Samsoedin  et.al.,2009) juga digunakan persamaan ini untuk dibandingkan  dengan  persamaan  Brown (1997)  yang  hanya  menggunakan  satu parameter  yaitu  DBH  saja,  sedangkan persamaan  Chave  et.al  (2005)  sudah melibatkan  3  parameter  berat  jenis  kayu, DBH,  dan  tinggi  pohon  sehingga  akurasi persamaan  Chave  et.al  (2005)  dalam estimasi biomassa menjadi lebih baik. Untuk perhitungan biomassa dihutan alam menggunakan  rataan  berat  jenis  kayu sebesar  0,68  gr/cm3  atau  680  kg/m3 (Rahayu et.al, 2006).
Y = 0,0509 × ρ × DBH 2 × T
Keterangan:
Y = Total biomassa (kg) DBH = Diameter setinggi dada (cm) ρ = Berat jenis kayu (g/cm 3 ) T = Tinggi (m)

## Menghitung karbon
Penghitungan cadangan
karbon dilakukan setelah mendapatkan data biomassa  dikalikan  dengan  0,47  untuk mendapatkan  estimasi  stok  karbonnya.  Hal tersebut  karena  mengikuti  aturan  dari  SNI 7724:2011. Penghitungan karbon dari biomassa pohon menggunakan rumus sebagai berikut:

## Cb = B x % C organik
Keterangan: Cb           = Kandungan karbon dari biomassa (kg) B (Y) = Total biomassa (kg)
% C organic  = Nilai persentase kandungan karbon sebesar 0,47
Perhitungan  kandungan  karbon  per hektar dapat dihitung menggunakan persamaan    menurut  SNI  (2011)  sebagai berikut:
𝐂𝐧 = 𝐂𝐱 𝟏𝟎𝟎𝟎 × 𝟏𝟎𝟎𝟎𝟎 𝐥𝐩𝐥𝐨𝐭
Keterangan: Cn            = Kandungan karbon per hektar (ton/ha)
Cx (Cb)    = Kandungan karbon (kg) Lplot         = Luas plot (m2)

## Analisis korelasi dan regresi
Menurut  Riduwan  (2011)  Uji  hubungan antara  dua  variabel  atau  lebih  yang digunakan untuk mengetahui derajat hubungan  dan  kontribusi  variabel  bebas terhadap variabel terikat (misalnya X dan Y) maka  harus  dilakukan  analisis  korelasi. Analisis regresi dilakukan untuk mengestimasi  nilai  dari  suatu  variabel berdasarkan  nilai  variabel  lainnya,  yaitu suatu  variabel  terikat  (dependent  variable) atau  Y  berdasarkan  suatu  variabel  bebas (independent variable) atau X dalam persamaan linear (Sunardi, 2009). Persamaaan  non  linear  seperti  regresi eksponensial digunakan untuk mendapatkan garis  lengkung.  Ukuran  kekuatan  pengaruh suatu variabel ditentukan dengan menggunakan besarnya nilai koefisien korelasi  ( r )  dan  koefisien  determinasi  ( R 2 ). Koefisien korelasi dicari dengan rumus :
𝒓 = (𝒏∑𝒙. 𝐥𝐧 𝒚) − (∑𝒙)(𝐥𝐧 ∑ 𝒚) √[(𝒏∑𝒙 𝟐 ) − (∑𝒙) 𝟐 (𝒏∑ 𝐥𝐧 𝒚 𝟐 ) − (∑ 𝐥𝐧 𝒚) 𝟐
Keterangan:
r  = koefisien korelasi n = jumlah plot sampel
x = nilai NDVI
y = nilai karbon
Hubungan  atau  korelasi  nilai  NDVI dengan  cadangan  karbon  dengan  membuat suatu persamaan regresi non linear y = ae bx , yang dapat diperoleh dar i
B = 𝒏 ∑𝒙.𝑰𝒏 𝒚−∑𝒙.∑𝑰𝒏 𝒚 𝒏∑𝒙𝟐−(∑𝒙)𝟐
A = ∑ 𝑰𝒏 𝒚 𝒏 − 𝑩. ∑𝒙 𝒏
Keterangan:
x  = nilai NDVI y  = nilai karbon n  = besarnya populasi sampel
A = ln a
B = b

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Estimasi  cadangan  karbon  berdasarkan nilai NDVI
Nilai NDVI
NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index )  adalah  metode  standar  dalam membandingkan  tingkat  kehijauan  vegetasi pada  satelit.  Sulastri  (2015)  menjelaskan nilai  NDVI  yang  memiliki  nilai  negatif menunjukkan  tingkat  vegetasi  yang  rendah. Sedangkan  nilai  NDVI  yang  memiliki  nilai
positif  menunjukkan  tingkat  vegetasi  hijau yang tinggi.
Penentuan titik koordinat sampel
dilapangan  dilakukan  berdasarkan  nilai NDVI  yang  telah  dianalisis  sebelumnya. Penentuan  ini  dilakukan  secara  acak dengan  mempertimbangkan  lokasi  yang mudah  untuk  diakses.  Observasi  dilakukan untuk  mengecek  ulang  keadaan  dilapangan apakah sesuai dengan nilai NDVI yang telah dianalisis. Hasil observasi di lapangan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Nilai NDVI Observasi dilapangan
No Sampel Nilai NDVI Koordinat Hasil Analisis Observasi Dilapangan x y 1 0,52 271942 9612324 Berhutan Sangat Jarang 2 0,58 271988 9612312 Berhutan Sangat Jarang 3 0,59 271994 9612203 Berhutan Sangat Jarang 4 0,56 271907 9612150 Berhutan Sangat Jarang 5 0,56 271845 9612144 Berhutan Sangat Jarang 6 0,75 270502 9611547 Berhutan Jarang 7 0,77 270713 9611406 Berhutan Jarang 8 0,73 270792 9611813 Berhutan Jarang 9 0,73 271153 9611788 Berhutan Jarang 10 0,69 271269 9612215 Berhutan Jarang 11 0,84 271736 9612335 Berhutan Sedang 12 0,85 271657 9612217 Berhutan Sedang 13 0,84 271570 9612072 Berhutan Sedang 14 0,81 271477 9611923 Berhutan Sedang 15 0,83 271271 9611885 Berhutan Sedang Sumber: Hasil observasi lapangan Tabel 1 menunjukan bahwa hasil analisis sesuai dengan hasil pengamatan di lapangan secara langsung. Seperti pada titik sampel 1 pada nilai NDVI 0,52 hasil analisis menunjukkan  adanya  vegetasi  dan  setelah di  observasi  secara  langsung  benar  adanya vegetasi  di  titik  tersebut.  Berdasarkan observasi  lapangan,  maka  nilai  NDVI  yang
telah dianalisis dapat diklasifikasikan menurut jenis kerapatan vegetasinya. Klasifikasi nilai NDVI diperlukan karena nilai NDVI  memiliki  nilai  yang  subjektif,  sehingga diperlukan proses observasi lapangan tersebut. Hasil klasifikasi nilai NDVI berdasarkan  observasi  lapangan  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil klasifikasi nilai NDVI berdasarkan observasi lapangan
Kelas Tutupan Lahan Nilai NDVI Keterangan 1 (-1) - 0 Badan Air 2 0 - 0,3 Lahan Terbuka 3 0,3 - 0,5 Semak Belukar 4 0,5 - 0,6 Vegetasi Sangat Jarang 5 0,6 - 0,8 Vegetasi Jarang 6 0,8 - 1 Vegetasi Sedang
Sumber : Pengolahan data dan observasi lapangan
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi  nilai  NDVI  dapat  dikelompokkan menjadi  6  kelas,  yaitu  kelas  1  dengan  nilai NDVI kisaran (-1)-0 menunjukkan badan air, kelas  2  dengan  nilai  NDVI  kisaran  0-0,3 menunjukkan lahan terbuka, kelas 3 dengan nilai  NDVI  kisaran  0,3-0,5  menunjukkan semak  belukar,  kelas  4  dengan  nilai  NDVI kisaran 0,5-0,6 menunjukkan vegetasi sangat  jarang,  kelas  5  dengan  nilai  NDVI kisaran 0,6-0,8 menunjukkan vegetasi jarang,  dan  kelas  6  dengan    nilai  NDVI kisaran  0,8  -  1  menunjukkan  vegetasi sedang.
Proses
pengelompokkan
menggunakan software QGIS  dapat  dilihat pada metode penelitian sebelumnya.

## Biomassa pohon
Hasil  pengukuran  dilapangan  berupa diameter  pohon  >10  cm,  tinggi  pohon,  dan jenis  pohon  dapat  dilihat  pada  Lampiran  2, 3,  dan  4.  Hasil  pengukuran  di  lapangan dimasukkan  ke  dalam  rumus  allometrik untuk  mendapatkan  biomassa  pohon  yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Sumber: Hasil pengolahan data lapangan
Gambar 1. Biomassa pohon >10 cm pada 3 jenis kerapatan vegetasi
Gambar 1
menunjukkan bahwa biomassa  yang  terkandung  pada  jenis kerapatan  vegetasi  sangat  jarang  sebesar 7,11  ton/ha,  pada  jenis  kerapatan  vegetasi jarang  kandungan  biomassanya  sebesar
24,70  ton/ha,  dan  pada  jenis  kerapatan vegetasi sedang biomassa yang terkandung sebesar 68,16 ton/ ha. Dari gambar 1 di atas dapat  dilihat  bahwa  adanya  rentang  nilai terbesar  dan  terkecil  antara  kandungan
6 8 9 17 19 25 7.11 24.70 68.16 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Vegetasi Sangat Jarang (0,52-0,59) Vegetasi Jarang (0,69-0,77) Vegetasi Sedang(0,81-0,85)
Rata2 Tinggi (m)
Rata2 Diameter (cm) Biomassa pohon (ton/ha)
biomassa  pada  jenis  kerapatan  vegetasi rapat  dengan  kandungan  biomassa  pada jenis  kerapatan  vegetasi  jarang.  Perbedaan nilai kandungan biomassa tersebut dipengaruhi  oleh  diameter  dan tinggi tegakan.    Semakin  besar  diameter  dan tinggi, maka semakin besar biomassa.
Nilai cadangan karbon Data biomassa yang telah diolah menggunakan  rumus  allometrik  selanjutnya diolah  menjadi  data  nilai  cadangan  karbon. Hal  tersebut  karena  mengikuti  aturan  dari SNI  7724:2011  bahwa  47%  dari  biomassa ialah  karbon.  Hasil  nilai  estimasi  cadangan karbon  pada  3  jenis  kerapatan  vegetasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Nilai estimasi cadangan karbon pada 3 jenis kerapatan vegetasi
Gambar  10  menunjukkan  bahwa  pada jenis  kerapatan  vegetasi  sangat  jarang estimasi  nilai  cadangan  karbonnya  yaitu 3,34 ton/ha dengan kisaran nilai NDVI (0,52- 0,59).  Pada  jenis  kerapatan  vegetasi  jarang estimasi  nilai  cadangan  karbonnya  yaitu 11,61  ton/ha  dengan  kisaran  nilai  NDVI (0,69-0,77).    Pada  jenis  kerapatan  vegetasi sedang  estimasi  nilai  cadangan  karbonnya 32,03  ton/ha  dengan  kisaran  nilai  NDVI (0,81-0,85).
Estimasi  nilai  cadangan  karbon  pada  3 jenis  kerapatan  vegetasi  dari  data  di  atas dipengaruhi oleh tipe dan kondisi ekosistemnya  sesuai  dengan  pernyataan Hairiah et  al (2001),  bahwa  potensi
penyerapan karbon oleh ekosistem tergantung pada tipe dan kondisi ekosistemnya yaitu komposisi jenis, struktur, dan  sebaran  umur  (khusus  untuk  hutan). Suatu sistem penggunaan lahan yang terdiri dari pohon dengan spesies yang mempunyai  nilai  kerapatan  kayu  tinggi, biomassanya akan lebih tinggi bila dibandingkan dengan
lahan yang
mempunyai  spesies  dengan  nilai  kerapatan kayu  rendah.  Disisi  lain,  jumlah  cadangan karbon  pada  dasarnya  selain  dipengaruhi oleh  struktur  dan  komposisi  vegetasi penyusun lahan hutan/dusung juga dipengaruhi  oleh  besarnya  nilai  diameter batang dari vegetasi itu sendiri. Dahlan, et.al (2005)  menjelaskan  bahwa  total  kandungan
karbon  sangat  dipengaruhi  oleh  diameter pohon dan kerapatan namun faktor kerapatan  tidak  memberikan  total  karbon apabila diameter pohonnya kecil.
Hubungan nilai NDVI dengan estimasi cadangan karbon .

## Analisis korelasi dan regresi
Analisis  statistik  yang  digunakan adalah analisis korelasi dan analisis regresi. Analisis korelasi digunakan untuk mengukur keeratan  hubungan  antara  variabel,  dimana pada  penelitian  ini  variabel  yang  digunakan adalah  nilai  indeks  vegetasi    (NDVI)  yang
digunakan dan nilai kandungan karbon pada masing-masing  sampel.  Besarnya  koefisien korelasi  bergerak  antara  -1  sampai  1. Sedangkan analisis regresi digunakan untuk mengukur  seberapa  besar  variabel  bebas mampu menjelaskan variabel terikat, dimana yang  menjadi  variabel  bebas  adalah  nilai indeks  vegetasi  yang  digunakan  dan  yang menjadi variabel terikat adalah nilai kandungan  karbon  pada  masing-masing sampel.  Perhitungan  cadangan  karbon  dari pengukuran  dilapangan  dengan  nilai  NDVI dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hubungan Regresi NDVI dengan Cadangan Karbon dilapangan
No sampel x (NDVI) y (Cadangan Karbon ton/ha) ln x ln y x ln y x^2 y^2 xy ln y ^2 1 0,52 2,30 -0,654 0,833 0,433 0,27 5,29 1,2 0,6939145 2 0,58 2,95 -0,545 1,082 0,628 0,34 8,71 1,71 1,171357 3 0,59 4,41 -0,528 1,483 0,875 0,35 19,42 2,6 2,1996907 4 0,56 2,54 -0,58 0,933 0,522 0,31 6,46 1,42 0,8697872 5 0,56 4,50 -0,58 1,504 0,842 0,31 20,26 2,52 2,2626534 6 0,75 6,21 -0,288 1,827 1,37 0,56 38,59 4,66 3,3362082 7 0,77 12,53 -0,261 2,528 1,947 0,59 157,09 9,65 6,3928587 8 0,73 14,22 -0,315 2,655 1,938 0,53 202,19 10,4 7,0468719 9 0,73 14,94 -0,315 2,704 1,974 0,53 223,22 10,9 7,3120934 10 0,69 10,14 -0,371 2,317 1,598 0,48 102,85 7 5,3668247 11 0,83 28,09 -0,186 3,335 2,768 0,69 789,17 23,3 11,125483 12 0,81 28,63 -0,211 3,354 2,717 0,66 819,73 23,2 11,252576 13 0,84 33,28 -0,174 3,505 2,944 0,71 1107,68 28 12,2851 14 0,82 28,27 -0,198 3,342 2,74 0,67 799,32 23,2 11,168173 15 0,84 41,91 -0,174 3,736 3,138 0,71 1756,50 35,2 13,954258 ∑ 10,62 234,9 -5,38 35,14 26,44 7,71 6056,47 185 96,4379 Rata2 0,708 15,66 -0,359 2,343
Sumber: Pengolahan data
Data Tabel 3 di gunakan untuk membuat suatu  persamaan  regresi  non  linier  yaitu regresi eksponensial agar diketahui hubungan  anatara  nilai  NDVI  dengan  nilai
cadangan  karbon.  Hubungan  antara  nilai NDVI  dengan  nilai  cadangan  karbon  dapat digambarkan secara grafik pada Gambar 3.
Gambar 3. Hubungan Nilai NDVI dengan cadangan karbon
Gambar  3  menunjukkan  persamaan regresi    y  =  0,0304e 8,2416x dan  koefisien determinasinya
R 2 = 0,909. Dengan
demikian, semakin besar nilai R² menunjukan  bahwa  korelasi  antara  indeks vegetasi  dengan  biomassa  semakin  baik. (Young,  1982  dalam  Rakhmawati  (2012) menyatakan  bahwa  hubungan  yang  kuat apabila nilai koefisien R² ≥ 0,4.
Hasil  perhitungan  koefisien  korelasi diperoleh  nilai  r  = 0,953405 .  Harga  r  tabel untuk  kesalahan  5  %  dengan  n  =  15 diperoleh 0,514. Karena r hitung lebih besar daripada  r  tabel  ( 0,953405 >  0,514)  maka dapat  disimpulkan  adanya  hubungan  positif antara  nilai  lapangan  dengan  nilai  NDVI. Dan  diperkuat  lagi  menurut  Yaya et al. (2005) menyatakan bahwa nilai korelasi (r < 0.70) artinya hubungannya lemah. Sedangkan nilai korelasi (r > 0.70) dinyatakan  dengan    hubungan  yang  lebih baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai  berikut:  (1)Besarnya  cadangan karbon  pada  3  jenis  kerapatan  vegetasi masing-masing  adalah  3,34  (ton/ha)  pada kerapatan  sangat  jarang  dengan  kisaran nilai  NDVI  (0,52-0,59),  11,61  (ton/ha)  pada kerapatan  jarang  dengan  kisaran  nilai  NDVI
(0,69-0,77), dan 32,03 (ton/ha) pada kerapatan  sedang  dengan  kisaran  nilai NDVI (0,81-0,85).

## Saran
Peneliti  menyarankan  agar  dilakukan penelitian  lanjutan  untuk  mengetahui  nilai cadangan  karbon  di  bawah  permukaan  dan cadangan karbon tanah sehingga menghasilkan nilai cadangan karbon secara keseluruhan  pada  areal  KHDTK  Universitas Lambung Mangkurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Brown,  Sandra.  1997.  Estimating  Biomass and  Biomass  Change  of  Tropical  Forest. Forestry Paper 134. FAO.USA
Chave,  J.,  Andalo,  C.,  Brown,  S.,  Cairns,
M.A.,  Chambers,  J.Q.,  Eamus,  D.  2005. Tree  Allometry  and  Improved  Estimation
Of Carbon Stocks. Oecologia :87-99 Dahlan  S.,  Surati  Jaya  I.N.,  Istomo.  2005. Estimasi Karbon Tegakan Acacia Mangium Wild Menggunakan Citra Landsat  ETM+  dan  SPOT-5  :  Studi Kasus  di  BPKH  Parung  Panjang  KPH Bogor. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV. Pemanfaatan Efektif
Penginderaan  Jauh  untuk  Peningkatan Kesejahteraan Bangsa.
y = 0.0304e 8.2416x R² = 0.909 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 0.5 0.55 0.6
0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 Cad an gan Kar b o n (t o n /h a) Nilai NDVI
Hairah  K.,  Ekadinata  A.,  Sari  R.R.,  Rahayu S. 2011. Pengukuran Cadangan Karbon : dari  tingkat  lahan  ke  bentang  lahan. Petunjuk  Praktis.  Edisi  Kedua.  Bogor, World  Agroforestry  Centre,  ICRAF  SEA Regional  Office,  Universitas  Brawijaya (UB), Malang.
Rahayu,  S.,  B.  Lusiana,  dan  M.  Van Noordwijk. 2006 .Penggunaan Cadangan Karbon  di  Atas  Tanah  pada  Berbagai Sistem Penggunaan Lahan di Kabupaten
Nunukan,  Kalimantan  Timur.  Laporan Tim  Proyek  Pengelolaan  Sumberdaya Alam untuk Penyimpanan Karbon (FORMACS).  World  Agroforestry  Centre (ICRAF).
Rakhmawati,  M.  2012.  Pemanfaatan  Citra
Landsat  untuk  Estimasi  Biomassa  Atas
Permukaan  dari  Berbagai  Penutupan Lahan dengan Pendekatan Indeks Vegetasi. IPB. Bogor.
Riduwan.  2011.  Dasar-dasar  Statistika. Bandung:Alfabeta
Samsoedin,  I.,  I  Wayan  Susi  Dharmawan, dan Chairil Anwar Siregar. 2009. Potensi Biomassa Karbon Hutan Alam dan Hutan bekas  Tebangan  Setelah  30  Tahun  di Hutan  penelitian  Malinau  Kalimantan Timur.  Jurnal  Penelitian  Hutan  dan Konservasi Alam Vol. VI No. 1: 47-56.
[SNI].  2011.  Standar  Nasional  Indonesia. Pengukuran dan Penghitungan Cadangan Karbon-Pengukuran Lapangan  untuk  Penaksiran  Cadangan Karbon  Hutan  (Ground  Based  Forest
Carbon  Accounting).  Badan  Standarisasi Nasional.
Sulastri.  2015.  Biomassa  Karbon  Pohon yang  Tersimpan  di  Arboretum  Dinas Kehutanan  Provinsi  Sulawesi  Tengah Kota  Palu.  Skripsi.  Fakultas  Kehutanan. Untad.
Sunardi  Nur.  2009.  Pengantar  Satistika. Jakarta: Bumi Aksara.
Whittaker  RH.    1977.  Evolution  of  species diversity on land communities. Evolutionary Biology. 10: 1-67.
Yaya  IU,  Sulistyawati  E,  Hakim  DM,  dan
Harto  AB.  2005.  Korelasi  Stok  Karbon Dengan Karakteristik Spektral Citra Landsat : Studi Kasus Gunung Papandayan. Di dalam: Pertemuan Ilmiah  Tahunan  MAPIN  XIV;  Gedung
Rektorat  lt.  3  Kampus  Institut  Teknologi Sepuluh  Nopember,  14-15  September 2005. Surabaya. 1-12.