PENDUGAAN POTENSI CADANGAN KARBON DI ATAS PERMUKAAN PADA HUTAN MANGROVE DI KUBU RAYA MENGGUNAKAN CITRA ALOS PALSAR

## (ABOVEGROUND FOREST CARBON STOCK ESTIMATION IN KUBU RAYA MANGROVES BY USING ALOS PALSAR IMAGERY)
Yudi Fatwa Hudaya *)1 , Hartono **) , Sigit Heru Murti **) , Yayan Hadiyan *)
*) Balai Besar Penelitian Bioteknologi dan Pemuliaan Tanaman Hutan Kementerian Kehutanan
Jln. Palagan Tentara Pelajar, Sleman, Yogyakarta, Indonesia **) Universitas Gadjah Mada Jln. Kaliurang, Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia
1 e-mail:yudi210@yahoo.com,
Diterima 16 Maret 2015; Direvisi 18 Mei 2015; Disetujui 20 Mei 2015

## ABSTRACT
The need for sufficient forest carbon stock measurement system which encompasses a faster and  covering  broader  geographic  area  is  now  growing,  one  of  which  is  the  use  of  synthetic  aperture radar  (SAR).  The  objectives  of  this  study  were  to  demonstrate  the  advantage  of  ALOS  PALSAR application  for  carbon  quantification  in  mangroves,  which  apparently  provided  better  relationship  in between the L-band backscatters of ALOS PALSAR and the actual aboveground allometric based forest carbon stock of mangroves, compared with previous studies  in other types of forest i.e.  in  tropics or temperate  lowland  until  mountain  forests.  The  better  relationship  explained  by  the  coefficient  of determination (R 2 ) of 62 % based on HH polarization with the equation model of Y=1647 e0,358BS_HH and 98.6 % based on HV polarization with the equation model of Y = 6,828BS_HV 2 + 279,4BS_HV + 2870. While  previous  studies  mentioned  the  R 2 were  only  61%  -  76%.  The  models  obtained  subsequently were  subjected  to  total  carbon  quantification  and  their  distributions  geographically.  The  quantity  of aboveground biomass of mangrove forest in Kubu Raya Regency was found as 178.43 Mg/ ha, while the aboveground carbon was 5,334,454.9 Mg (Mega grams) or 5.3 Mt (Mega tons) of carbon, and the capacity  of  carbon  dioxide  (CO2)  sequestration  was  19.451  Mt  (megatons)  CO2  equivalent.  The 71,069.21 ha area of mangrove forests in Kubu Raya if they were avoided from further deforestation and forest degradation, it will contribute to reduce the rate of GHG (Green House Gas) emissions from forestry sector by 0.76%.
Keywords: ALOS PALSAR, Mangrove, Allometric, Carbon.

## ABSTRAK
Kebutuhan  akan  sistem  pendugaan  cadangan  karbon  hutan  yang  memadai  dengan cakupan wilayah geografis yang lebih luas dan waktu pengukuran yang lebih cepat saat ini mulai diperhatikan,  salah  satu  diantaranya  melalui  pemanfaatan  citra  satelit synthetic  aperture  radar (SAR).  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  membuktikan  keunggulan  aplikasi ALOS  PALSAR dalam kegiatan  kuantifikasi  karbon  pada  hutan  mangrove.  Dibandingkan  dengan  penelitian-penelitian sejenis  lainnya  pada  berbagai  tipe  hutan  tropis  maupun temperate dataran  rendah  sampai pegunungan,  penerapan  pada  hutan  mangrove,  gelombang-L  pada  citra ALOS  PALSAR secara signifikan  terbukti  memiliki  sensitivitas  yang  lebih  baik  terhadap  nilai  kandungan  karbon aboveground aktual  hasil  pengukuran  berbasis  alometrik  di  lapangan.  Hubungan  yang  lebih  baik diperoleh dengan koefisien determinasi mencapai 62% pada polarisasi HH dengan bentuk persamaan Y=1647e 0,358BS_HH dan,  98,6%  pada  polarisasi  HV  dengan  bentuk  persamaan  Y  =  6,828BS_HV 2 +
279,4BS_HV + 2870. Sementara pada penelitian sebelumnya  (R 2 ) hanya 61% - 76%. Model penduga yang  dihasilkan  kemudian  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  cadangan  karbon  dan  sebarannya secara  geografis.  Kandungan  biomassa  di  atas  permukaan  pada  hutan  mangrove  di  Kabupaten    Kubu Raya diketahui 178,43 Mg/ha; sedangkan potensi karbon di atas permukaan  diketahui 5.334.454,9 Mg (Megagram)  atau  5,3  Mt  (Megaton)  karbon,  dan  kemampuan  dalam  menyerap  karbondioksida  (CO 2 ) adalah  19,451  Mt  (Megaton)  CO 2 equivalent .  Hutan  mangrove  di  Kubu  Raya  dengan  luas  71.069,21 hektar apabila dipertahankan keberadaannya akan berkontribusi mengurangi tingkat emisi GRK (Gas Rumah Kaca) dari sektor kehutanan sebesar 0,76 %.
Kata kunci: ALOS PALSAR , Mangrove, Alometrik, Karbon.

## 1 PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  sebagai  bagian dari  hutan  primer  dianggap  sebagai kantung  karbon  yang  penting  karena diperkirakan memiliki potensi cadangan karbon tertinggi di kawasan tropis, yaitu sekitar  1023  Mg  C  per  hektar  (Donato, 2011).  Indonesia  memiliki  areal  hutan mangrove  terluas  di  dunia  melebihi Brazil,  Nigeria  dan  Australia.  Luas hutan  mangrove  di  Indonesia  2005 mencapai  3.062.300  ha  (FAO,  2007). Namun demikian, tingkat konversi lahan mangrove untuk dijadikan Areal Penggunaan  Lain  (APL)  menjadikan hutan  mangrove  sebagai  salah  satu sumber  emisi  Gas  Rumah  Kaca  (GRK) utama  dalam  sepuluh  tahun  terakhir (Murdiyarso,  2009).  Oleh  karena  itu, mengetahui  cadangan  carbon  hutan mangrove dalam upaya mitigasi perubahan iklim menjadi sangat penting.
Di  sisi  lain,  meskipun  ekosistem mangrove memiliki tingkat asimilasi dan penyerapan karbon tertinggi di kawasan tropis,  data  tentang  jumlah  simpanan karbon dan distribusinya secara spasial pada  tipe  ekosistem  ini  sangat  minim. Menurut  CIFOR  (2012),  salah  satu penyebabnya adalah kesenjangan kapasitas  yang  sangat  serius  terkait kemampuan  mengukur  dan  memantau jumlah  emisi  GRK  di  negara-negara berhutan tropis, termasuk Indonesia.
Di  antara  metode  penginderaan jauh yang tersedia saat ini, penggunaan data Synthetic  Aperture  Radar (SAR) untuk tujuan pendugaan dan pendeteksian perubahan cadangan karbon  masih  merupakan  yang  terbaik
yang  bisa  dicapai  (Scott,  2009;  Pons, 2010).  Generasi  terbaru  instrumen SAR yang khusus ditujukan untuk penelitian biomassa dengan menggunakan gelombang-L  diantaranya  terdapat  pada satelit Advanced Land Observing Satellite- Phased  Array  Type  L-Band  Synthetic Aperture Radar ( ALOS PALSAR ).
Sejauh  ini  aplikasi  citra ALOS PALSAR banyak ditemukan pada penelitian-penelitian kuantifikasi karbon untuk  tipe-tipe  hutan  tropis  maupun temperate dataran  rendah  sampai pegunungan, dengan koefisien determinasi  (R 2 )  mencapai  61%  -  76%, sebagaimana dilaporkan Mitchard (2009)  pada  hutan  alam  tropis  (savana dan woodland )  di  Kamerun,  Uganda, dan Mozambik menggunakan data Citra ALOS  PALSAR peliputan  2007  resolusi 12,5 m. Aplikasi sejenis juga  dilakukan Rosalina  (2010)  pada  hutan  Rakyat  di Kabupaten
Kulon
Progo,
D.I.
Yogyakarta,  menggunakan  data  Citra ALOS  PALSAR resolusi  12,5  m  dan  Ni (2012) pada hutan alam campuran jenis konifer  dan  jenis  daun  lebar  yang menggugurkan  daun  ( deciduous  tree )  di Pengunungan  Changbai,  Provinsi  Jilin, China,  menggunakan  data  Citra ALOS PALSAR resolusi  50  m.  Metode  yang hampir  sama  juga  telah  dilakukan Qirom  (2012)  dan  Wahyuni  (2014). Namun  demikian,  aplikasi  citra ALOS PALSAR untuk  tujuan  kuantifikasi karbon  pada    hutan  mangrove  masih sangat sulit ditemukan. Oleh karena itu, hasil  penelitian  aplikasi ALOS  PALSAR pada perhitungan karbon hutan Mangrove  akan  sangat  berguna  dan menjadi  acuan  penting  dalam update
metode  perhitungan  karbon  baik  di tingkat
internasional maupun Indonesia.
Salah  satu  areal  mangrove  yang masih  memiliki  tutupan  hutan  yang cukup  luas  ditengah  tekanan  konversi lahan  yang  terus  berlangsung  adalah hutan  mangrove  di  Kabupaten  Kubu Raya.  Badan  Pertanahan  Nasional
Kabupaten Kubu Raya (2007) melaporkan  bahwa  dari  total  luas wilayah  kabupaten  695.820  ha,  masih terdapat  tutupan  hutan  mangrove seluas 100.914,63 ha. Penelitian mengenai  aplikasi ALOS  PALSAR dalam pendugaan  cadangan  karbon  pada hutan  mangrove  di  kabupaten  tersebut akan  sangat  bermanfaat  bagi  upaya mitigasi perubahan iklim, baik di tingkat
lokal maupun Kalimantan Barat. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  membuktikan tingkat  sensitivitas  gelombang  L  citra ALOS PALSAR pada tipe hutan mangrove  dan  menghitung  jumlah cadangan  karbon  di  atas  permukaan dan  sebarannya  secara  geografis  pada hutan mangrove yang ada di Kabupaten Kubu  Raya  berdasarkan  citra ALOS PALSAR .

## 2 DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Penelitian  dilaksanakan  pada Juni-Desember  2013,  berlokasi  di Kabupaten  Kubu  Raya,  Kalimantan Barat,  secara  astronomis  terletak  pada 108 ° 35'BT  -  109 ° 58'BT  dan  O ° 44'LU- 1 ° 01'LS.
Gambar 2-1: Peta  lokasi  penelitian  (Sumber  data:  Citra ALOS  PALSAR Res.50m  2009,  dan  Peta Topografi Kabupaten Kubu Raya sebagai peta dasar)
Data  yang  digunakan  yaitu  citra ALOS  PALSAR level  1.5  (1270  MHz Gelombang-L);  resolusi  spasial  50m; tahun  perekaman  2009;  tipe  polarisasi Fine  Beam  Dual ( FBD ) Horizontal- Horizontal  (HH) dan Horizontal-Vertical (HV) ; sudut perekaman 34,3 derajat; ROI Kabupaten  Kubu  Raya,  Kalimantan Barat,  Peta  Topografi  Kabupaten  Kubu Raya  (Helai  10/VII-t  Padang  Tikar), skala  1:  50.000,  Peta  Lingkungan  Laut Nasional,  skala  1  :  500.000,  dan  data hasil pengukuran lapangan berupa data dimensi  pohon  jenis-jenis  mangrove
(kayu,  daun,  akar  tunjang,  akar  lutut), dan sampah kayu ( nekromass ).

## 2.2 Metode
Kegiatan  dalam  penelitian  ini meliputi  beberapa  tahap  yaitu  diawali dengan pengolahan citra digital, pengambilan  data  lapangan  berdasarkan hasil  pengolahan  citra,  dilanjutkan dengan  pengolahan  data  lapangan, pengolahan  data  citra,  pembuatan model penduga biomassa, dan pemetaan karbon (Gambar 2-2).
Klasifikasi terbimbing ( Supervised Classification ) Data Hasil
Pengukuran Lapangan
( Field Measurement Data
on Mangroves )
Koreksi Geometrik ( Geometric Correction )

## Kalibrasi dan Ekstraksi
Nilai Digital ( Callibration &DN Extraction ) ALOS PALSAR Res. 50m Peta Topografi ( Topographic Map ) Peta Klasifikasi Penutup Lahan ( Land Cover Classification Map ) Citra ALOS PALSAR - ROI Daerah Penelitian ( ROI-ALOS PALSAR Imagery ) Kelas penutupan mangrove ( Mangrove Classification )
Penghitungan Biomassa menggunakan Persamaan Alometrik ( Allometric Base Biomass Quantification ) Analisis Statistik dan Penyusunan Model ( Statistical Analysis & Modelling ) Kandungan Biomassa Aktual Di Atas Permukaan ( Actual AGB ) Verifikasi Model Penduga ( Model Verification )
Konversi menjadi Nilai karbon ( Converting into Carbon
Quantity )
Penyusunan Peta Tentatif
Kelas Kerapatan Karbon ( Tentative Carbon Density Classification Map )
Peta Kelas KerapatanKarbon ( CarbonDensity Classification Map )
Uji Akurasi Peta Tentative Kelas Kerapatan Karbon ( Accuracy Test on Tentative
Carbon Density Classification Map )
Nilai Backscatter Gamma Naught (γ 0 ) per pixel ( Backscatter Gamma Naught ) Model Terpilih ( Selected Model ) Kandungan Karbon ( Carbon Stock )
Penentuan Sampel dan Pengukuran lapangan ( Sample Mark Out and field
measurement )
2.2.1 Ekstraksi nilai backscatter Nilai backscatter diperoleh  dengan membuat buffer pada  titik  pengamatan di lapangan dengan ukuran buffer 2 × 2 piksel  pada  resolusi  50  m  atau  setara dengan  100×100  m  menggunakan ekstensi square  buffer pada  ArcGIS  9.3. Hal ini dilakukan berdasarkan pertimbangan  pergeseran  citra  dengan Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  tidak melebihi  0,5;  kemudian Square  buffer tersebut  digunakan  sebagai ROI ( Region of  Interest ).  Setiap  nilai  piksel  yang termasuk didalamnya selanjutnya dikalibrasi menjadi nilai hamburan balik ( backscatter ) dengan menggunakan formulasi  dari  Shimada et  al .  (2009) untuk  memperoleh  nilai sigma  naught ( σ º ) sebagai berikut:
NRCS (dB) = 10*log 10 (<DNˆ2>) + CF (2-1)
Dimana:
NRSC (Normalized
= Nilai backscatter Radar Cross Section) DNˆ2
= Derajat nilai dijital
CF (faktor kalibrasi)  = - 83,0
Selanjutnya untuk menghilangkan efek  pengambilan  gambar  miring  citra radar  pada  berbagai  ketinggian  tempat di  permukaan  bumi  mengacu  pada pendapat  Crapolicchio  (2003)  perlu
dikoreksi  lagi,  sehingga  diperoleh  nilai gamma naught (γ 0 ), menggunakan rumus:
(2-2)
Dimana: θ = sudut  insiden  pengambilan  gambar pada citra radar.
2.2.2 Pengambilan data lapangan
Pengambilan data lapangan
didahului  dengan  membuat  42 plot contoh yang ditempatkan secara transek (menyilang) terhadap batas-batas
perubahan ekologis pada hutan mangrove  di  Kabupaten  Kubu  Raya. Sebanyak  27 plot contoh  diantaranya digunakan  untuk  tujuan  penyusunan model,  dan  15 plot contoh  lainnya digunakan untuk uji akurasi
penghitungan  biomassa  model.  Bentuk plot yang  digunakan  mengacu  pada bentuk  plot  menurut  Kauffman  dan Donato  (2012)  yaitu plot cluster  model linier  (Gambar 2-3). Ukuran plot contoh disesuaikan,  dengan  radius  25  m  (0,2 ha)  atau  sama  dengan  lebar  1  piksel pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m, plot tersebut  ditempatkan  di  dalam square  buffer seluas  1  ha  (2  x  2  piksel) pada  koordinat  yang  sama.  Pergeseran plot seluas 0,2 ha (1 x 1 piksel) di dalam square  buffer seluas  1  ha  (2  x  2  piksel) ini  telah  diperhitungkan  dengan  syarat RMSE tidak melebihi 0,5.
Gambar 2-3: Rancangan plot  cluster  modellinier untuk  pengukuran  biomassa  pada  hutan  mangrove (Dimodifikasi dari sumber: Kauffman dan Donato, 2012)
Parameter yang dicatat dan diukur dalam  plot  pengamatan  meliputi  nama jenis pohon, diameter pohon setinggi dada (dbh:  1,37m)  dari  pohon-pohon  dengan diameter  >  5  cm,  maupun  <  5  cm termasuk  pohon  mati,  sampah  kayu ( Nekromass );  parameter  sampah  kayu besar maupun kecil diukur menggunakan teknik intersepsi planar plot makro seperti terlihat  pada  Gambar  2-3.  Dalam pengambilan  sampel  untuk  memperoleh data dimensinya, sampah kayu dikategorikan  ke  dalam  empat  kelas ukuran  berdasarkan  konstanta  interval waktu ( timelag ) yaitu: kelas ukuran 1 jam, 10  jam,  100  jam,  dan  1000  jam (Kauffman dan Donato, 2012).

## 2.2.3 Penghitungan biomassa aktual
Penghitungan biomassa aktual di lapangan dilakukan menggunakan model  persamaan  alometrik  jenis-jenis pohon  mangrove  yang  sudah  ada. Diameter pohon ( dbh ) dan nilai kerapatan  kayu  digunakan  sebagai parameter penduga biomassa.
Sedangkan  untuk  biomassa  sampah kayu ( Nekromass ) diperoleh dengan cara mengalikan  nilai  volumenya  dengan bilangan konversi berat gravitasi.
Bilangan  konversi  berat  gravitasi  yang digunakan  yaitu  masing-masing  0,48; 0,64; dan 0,71 untuk sampah kayu kecil dan  0,69  untuk  sampah  kayu  besar (Kauffman  dan  Donato,  2012),  sehingga masing-masing diperoleh berat biomassa  sampah  kayu  dalam  satuan Mg/ha (Megagram per hektar).

## 2.2.4 Penyusunan model penduga
Penyusunan  model  pendugaan biomassa di atas permukaan ( aboveground  biomass )  mengacu  pada Lu  (2006).  Analisis  regresi  merupakan cara  yang  umum  dilakukan  untuk penyusunan  model  tersebut.  Beberapa model  matematik  seperti  model  linier, polinomial, dan eksponensial digunakan untuk  keperluan  ini.  Dalam  bentuk yang  paling  sederhana  satu  peubah bebas (X) dengan satu peubah tak bebas
(Y) mempunyai persamaan : Y = a + b X (2.2.4.1) dengan (a) adalah intersep, dan (b)  adalah  koefisien  arah.  Untuk  model polinom persamaannya adalah Y i = b 0 + b 1 X i + b 2 X i2 + b 3 X i3 +……+ b p X ip (2.2.4.2), disini  i  =  1,  2,  3,. …,n  (n  adalah banyaknya  data),  sedangkan  untuk model  eksponensial  Yi  =  ae βXi (2.2.4.3), dimana  penggunaan  bilangan  dasar e=2,71828 dimaksudkan untuk mempermudah dalam menjelaskan turunan  dan  integral  dari  fungsi tersebut  (Euler,  1783  dalam  Rawlings, 1988).  Model  terbaik  yang  dihasilkan ditentukan oleh nilai koefisien determinan  (R 2 )  yang  nilainya  0≤R 2 ≤1 atau koefesien korelasi (R) yang nilainya –1≤R≤1 . Koefisien
determinan menunjukkan  proporsi  keragaman  total dalam  respon  Y  yang  dapat  terangkan oleh  X  berdasarkan  model  persamaan garis  regresi  yang  digunakan  (Rawlings, 1988).  Nilai  signifikansi digunakan untuk  menentukan  taraf  beda  nyata atau  linieritas  dari  regresi,  dengan ketentuan    jika  nilai  Sig. < 0,05  ; maka model  regresi  adalah  linier  atau  layak untuk digunakan.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan  citra ALOS  PALSAR untuk  pendugaan  karbon  pada  hutan mangrove menghasilkan tingkat akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan penggunaan pada tipe-tipe hutan lainnya  seperti  pada  tipe-tipe  hutan tropis  maupun temperate dataran rendah  sampai  pegunungan.  Hal  ini diduga  karena  sifat  dielektrik  obyek yang  merupakan  parameter  penting dalam  sistem  radar  muncul  akibat kondisi  alami  hutan  mangrove  yang selalu  tergenang.  Disamping  pantulan alami  sinyal  radar  seperti  pantulan difuse dan  pantulan corner ,  secara spesifik  data  pantulan specular akibat kondisi  tergenang  ini  justru  bersifat menguntungkan dan berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  sensitivitas gelombang-L  sebagai  penanda  volumetrik biomassa,  karena  menghasilkan  data
tambahan  berupa  pantulan double bounced dari permukaan air dan batang pohon,  sehingga  diduga  meningkatkan perolehan  data  biofisik  obyek  secara  3 dimensi.
Pemilihan cluster plot model linier dalam pengambilan sampel juga dianggap membantu  meningkatkan  keterwakilan obyek  yang  ditemukan  pada  hutan mangrove,  karena  plot  ditempatkan secara  transek,  sehingga  titik-titik tersebut  dapat  mewakili  keragaman obyek  sepanjang  batas  perubahan ekologis  baik  dari  aspek  struktur maupun  komposisinya,  disamping  itu juga  sekaligus  berfungsi  sebagai proxy untuk meliput keragaman nilai
backscatter yang  muncul  di  sepanjang garis transek tersebut (Gambar 3-1).
Berdasarkan  hasil  pengukuran pada seluruh plot (42 plot radius 25 m) ditemukan  5  jenis  pohon  mangrove, yaitu  meliputi  jenis  yang  dikenal  baik oleh penduduk setempat sebagai jenis pohon  Tumu  ( Bruguiera  gymnorhyza ) dari  keluarga Rhizophoraceae ,  pohon Perepat ( Sonneratia alba ) dari keluarga Sonneratiaceae , pohon Bakau
( Rhizophora  apiculata )  dari  keluarga Rhizophoraceae ,  pohon  Nipah  ( Nypa fruticans )  dari  keluarga  Palmae,  dan pohon  Nyirih  ( Xylocarpus  granatum ) dari keluarga Meliaceae .
Gambar 3-1: Peta lokasi penempatan plot ukur di lapangan
Gambar 3-2: Tingkat kerapatan pohon dari masing-masing jenis mangrove
Gambar 3-3: Tingkat dominasi pohon dari masing-masing jenis mangrove dalam satuan m 2 /ha ( Basal area )
Berdasarkan  hasil  pengamatan diketahui  bahwa  tingkat  kerapatan tertinggi  terdapat  pada  jenis  Bakau ( Rhizophora apiculata ) yaitu 491 pohon/ha,  disusul  dengan  jenis  Tumu ( Bruguiera  gymnorhyza )  320  pohon/ha, kemudian  jenis  Nyirih  ( Xylocarpus granatum )  233  pohon/ha,  jenis  Nipah ( Nypa  fruticans )  30  pohon/ha,  dan terakhir jenis Perepat ( Sonneratia alba ) 5 pohon/ha, seperti disajikan pada Gambar  3-2.  Kandungan  biomassa dalam plot tidak serta merta ditunjukkan oleh kerapatan pohon yang tinggi,  melainkan  juga  oleh  tingkat dominasi  luas  penampang  batang masing-masing  individu  pohon  ( basal area )
Jenis  yang  paling  dominan  yaitu jenis  Bakau  ( Rhizophora  apiculata )
dengan tingkat dominasi 429,24 m 2 /ha, disusul  dengan  jenis  Tumu  ( Bruguiera gymnorhyza )  294,92  m 2 /ha,  kemudian jenis Nyirih ( Xylocarpus granatum ) 43,41 m 2 /ha,  dan  terakhir  jenis  Perepat ( Sonneratia  alba )  9,58  m 2 /ha,  seperti disajikan pada Gambar 3-3.
Berdasarkan  hasil  pengukuran lapangan menggunakan pendekatan alometrik  diketahui  bahwa  rata-rata potensi biomassa pohon dengan diameter < 5 cm, dan > 5 cm yaitu 143,77 Mg/ha, sedangkan  rata-rata  potensi  biomassa sampah  kayu  ( nekromass )  yaitu  34,66 Mg/ha.  Potensi  biomassa  di  atas permukaan  ( Aboveground  Biomass-AGB ) pada  masing-masing plot ukur  dapat dilihat pada Gambar 3-4.
Gambar 3-4: Jumlah kandungan biomassa di atas permukaan  pada masing-masing plot ukur
Nilai  kandungan  biomassa  di  atas permukaan  (AGB)  pada  hutan  mangrove di  Kabupaten    Kubu  Raya  merupakan jumlah  total  dari  rata-rata  biomassa pohon  (143,77  Mg/ha)  dan  rata-rata biomassa  sampah  kayu  atau Nekromass (34,66  Mg/ha)  yaitu  diketahui  sebesar 178,43  Mg/ha.    Nilai  potensi  biomassa tersebut  kemudian  dikonversi  menjadi nilai karbon yaitu diketahui sebesar 83,86 Mg/ha.  Nilai  karbon  yang  dihasilkan kemudian  dikoreksi  menggunakan  angka Increament  Carbon  Pool (ICP) , yaitu  2,2 Mg/ha/tahun,  mengacu  pada  buku pedoman  IPCC  (2003).  Rata-rata  potensi karbon  di  atas  permukaan  ( aboveground biomass carbon ) di Kabupaten Kubu Raya setelah dikoreksi diketahui sebesar 75,06 Mg/ha.
Penggunaan  angka  ICP mutlak diperlukan
sebelum dilakukan
penyusunan model, yaitu untuk memperbaiki  diskrepansi  data  yang diakibatkan  perbedaan  waktu  akusisi citra ALOS  PALSAR (2009)  dengan waktu pengambilan  data  lapangan  (2013), sehingga dampaknya yaitu berupa kesalahan  pendugaan  dapat  langsung terkoreksi.  ketidaksesuaian  ini  terjadi biasanya  karena  keterbatasaan  dalam pengadaan  citra.  Apabila  memungkinkan kondisi  perbedaan  waktu  akusisi  citra dengan waktu pengambilan data lapangan ini sebaiknya dihindari.
Pendugaan  potensi  karbon  di atas  permukaan  ( Aboveground  biomass
carbon )  pada  hutan  mangrove  di  Kubu Raya  menggunakan  citra ALOS  PALSAR diketahui  berdasarkan  hasil  perhitungan luas penutupan hutan mangrove dikalikan  dengan  jumlah  karbon  per hektar  [71.069,21  ha  x  75,06  Mg/ha] yaitu  5.334.454,9  Mg  (Megagram)  atau 5,3  Mt  (Megaton)  karbon.  Sedangkan kemampuan  dalam  menyerap  CO 2 diketahui  berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan  bilangan equivalent 3,67. Bilangan equivalent ini  diperoleh  dari konversi  unsur  karbon  (C)  ke  unsur karbondioksida  (CO 2 ),  dimana  massa atom  C=12  dan  O=16,  maka  CO 2 = [(1x12)+(2x16)=44];  [44:12=3,67].  Dengan demikian  kemampuan  hutan  mangrove di Kubu Raya dalam menyerap karbondioksida  (CO 2 )  adalah  sebesar 5,3  x  3,67  =  19,451  Mt  (Megaton)  CO 2 equivalent .  Berdasarkan  hasil  survei PEACE  (2007)  diperkirakan  tingkat emisi  karbon  dari  sektor  kehutanan  di Indonesia sampai dengan 2003 mencapai 2563 Mt (Megaton) CO 2 equivalent .
Kisaran  nilai  koefisien backscatter dari seluruh titik koordinat plot (42 plot) berdasarkan  citra ALOS  PALSAR pada band HH diketahui  yaitu  terendah -13,6001 dB dan  tertinggi  -6,01964 dB , sedangkan  pada band HV kisaran  nilai backscatter terendah  -21,5065 dB dan tertinggi -14,2311 dB (Gambar 3-5).
Pemeriksaan bentuk garis regresi selanjutnya  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  hubungan  pola
sebaran  antara  nilai backscatter citra ALOS  PALSAR dengan  nilai  kandungan karbon. Pada  tahap  ini  data  citra  telah siap  untuk  dikorelasikan  dengan  nilai karbon aktual hasil pengukuran lapangan  untuk  penyusunan  model pendugaan karbon.
Untuk mencari model yang terbaik pada  penelitian  ini  digunakan  bentuk- bentuk persamaan regresi-korelasi meliputi  model  linier,  model  quadratik (polinom  derajat  2),  model  kubik (polinom derajat 3), dan model eksponensial.  Dari  hasil  pemeriksaan
garis regresi menggunakan grafik scatterplot terlihat bahwa bentuk hubungan  antara  nilai backscatter citra ALOS  PALSAR dengan  nilai  potensi karbon aktual tidak memiliki pola linier garis  lurus,  akan  tetapi  menyerupai bentuk  kurva  pertumbuhan,  yaitu grafiknya  cenderung  naik  dan  cembung ke  bawah.  Berdasarkan  kemiripan bentuk  garis  regresi  tersebut,  maka penyusunan model cenderung menggunakan  model  eksponensial  dan polinomial.
Gambar 3-5: Kisaran nilai koefisien backscatter-gamma naught (γ 0 ) pada band HH dan HV , diekstrak dari citra ALOS PALSAR Res.50m.
(a) (b) Gambar 3-6: Grafik scatterplot : pola sebaran data potensi karbon dengan nilai backscatter pada band HH (a), dan band HV (b)
Prosedur statistik kemudian dilakukan  untuk  menentukan  model terbaik  berdasarkan  nilai  koefisien determinan  (R 2 ) yang  nilainya  0≤R 2 ≤1 atau koefesien korelasi (R) yang nilainya –1≤R≤1 .  Nilai  signifikansi digunakan untuk  menentukan  taraf  beda  nyata atau  linieritas  dari  regresi,  dengan ketentuan    jika  nilai  Sig.  <  0,05;  maka model  regresi  adalah  linier  atau  layak untuk digunakan, dan berlaku sebaliknya (Steel, 1984) .
Model  terbaik  yang  dihasilkan yaitu  menggunakan  bentuk  persamaan regresi-korelasi model eksponensial untuk  polarisasi HH dan  polinomial quadratik  (polinom  derajat  2)  untuk polarisasi HV , seperti terlihat pada Tabel 3-1 dan Tabel 3-2.
Pada penyusunan model
menggunakan
backscatter HH
menunjukkan nilai koefisien korelasi (R)
sebesar 0,784; diartikan bahwa terdapat hubungan  antara  nilai backscatter HH dengan  nilai  potensi  karbon  sebesar 78,4% .  K oefisien  determinasi  (R 2 )  yang dihasilkan  yaitu  0,615;  hal  ini  berarti bahwa  variabel-variabel  bebas  secara serentak  mempengaruhi  variabel  terikat sebesar  61,5%  dan  sisanya  yaitu  100 – 61,5% = 38,5% ditentukan oleh variabel- variabel  lain  yang  tidak  disertakan  di dalam  penelitian. B erdasarkan  hasil  uji signifikansi  diperoleh  nilai Sig  =  0,00 (ketentuan  nilai  Sig.<0,005);  maka model  persamaan  regresi  berdasarkan data penelitian tersebut adalah signifikan, artinya model regresi memenuhi  kriteria  linieritas  dan  layak untuk  digunakan.  Koefisien intercept diketahui 1646 ;  sedangkan  koefisien arah 0,357 ;  sehingga  persamaan  yang dihasilkan  adalah Y = 1647e 0,358x (3-1), seperti terlihat pada Gambar 3-7 .

## Tabel  3-1:  MODEL  PENDUGA  POTENSI  KARBON  BERDASARKAN  NILAI BACKSCATTER HH CITRA
ALOS PALSAR Res.50m No. Model Persamaan R R 2 Sig 1. Linier Y = 24,71x + 311,9 0,688  0,473  0,000 2. Quadratik Y = 4,001x 2 + 101,3x + 665,3 0,738  0,545  0,000 3. Kubik Y  =  0,325x 3 +  13,53x 2 +  191,4x  + 938,8 0,738  0,547  0,000 4. Eksponensial Y = 1647e 0,358x 0,784  0,615  0,000

## Tabel 3-2:  MODEL  PENDUGA  POTENSI  KARBON  BERDASARKAN  NILAI BACKSCATTER HV CITRA
ALOS PALSAR Res.50m No. Model Persamaan R R 2 Sig 1. Linier Y = 35,47x + 710,0 0,905  0,819 0,000 2.  Quadratik Y = 6,828x 2 + 279,4x + 2870 0,993  0,986 0,000 3. Kubik Y = -  0,062x 3 + 3,480x 2 + 220,2x + 2524  0,993  0,985 0,000 4. Eksponensial Y = 35106e 0,491x 0,988  0,975 0,000
y = 1646.e 0.357x R² = 0.615 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00 1000.00 1200.00 1400.00 1600.00 1800.00 -15 -10 -5 0 5 P ot e ns i K ar bo n (M g/ ha ) Backscatter HH (dB) Potensi Karbon (Mg/ha) Expon. (Potensi Karbon (Mg/ha))
Gambar 3-7: Variasi koefisien backscatter HH pada berbagai potensi kerapatan karbon
y = 6.828x 2 + 279.4x + 2870. R² = 0.985 0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 -25.000000 -15.000000 -5.000000 5.000000 P ot e ns i K ar bo n (M g/ ha ) Backscatter HV (dB) Potensi Karbon (Mg/ha) Poly. (Potensi Karbon (Mg/ha))
Gambar 3-8: Variasi koefisien backscatter HV pada berbagai potensi kerapatan karbon
Pada  penyusunan  model  meng- gunakan backscatter HV dihasilkan nilai koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0,993; koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,986 yang  berarti  bahwa  variabel-variabel bebas  secara  serentak  mempengaruhi variabel  terikat  sebesar  98,6%  dan sisanya  1,4%  ditentukan  oleh  variabel- variabel di luar variabel penelitian. Pada uji signifikansi diperoleh nilai Sig = 0,00
(ketentuan nilai Sig.<0,005) maka model persamaan  regresi  berdasarkan  data penelitian  tersebut  adalah  signifikan, atau  layak  untuk  digunakan.  Koefisien intercept diketahui 2870 ;  sedangkan koefisien  arah β 1 279,4  dan β 2 6,828; sehingga  persamaan  yang  dihasilkan adalah Y  =  6,828x 2 +  279,4x  +  2870 (3-2), seperti terlihat pada Gambar 3-8 .
Verifikasi  pada  kedua  model terbaik  yang  dihasilkan  dilakukan menggunakan uji t-student berpasangan (Baker,  2006).  Tujuannya  adalah  untuk membuktikan  tidak  adanya  perbedaan antara  potensi  karbon  hasil  pendugaan model  dengan  potensi  karbon  hasil pengukuran  lapangan.  Hipotesis  uji untuk  kedua  sampel  tersebut  adalah sebagai berikut:
H0 : µ 1 - µ2 = 0 (Karbon aktual = Karbon model)
H1 : µ 1 - µ2 ≠ 0 (Karbon aktual ≠ Karbon model).
Model  yang  dianggap  mewakili didasarkan  pada  t-hitung,  dengan ketentuan jika t-hitung < t-tabel dengan nilai  probabilitas  ( p-value )  >  0,05  maka terima  H0  dan  tolak  H1,  artinya  model penduga  tersebut  layak  digunakan, dan sebaliknya jika t-hitung > t-tabel atau p- value <0,05  maka  tolak  H0  dan  terima H1,  artinya  model  penduga  tersebut kurang  layak  digunakan,  hasilnya seperti disajikan pada Tabel 3-3.
Hasil  verifikasi  terhadap  kedua model penduga baik pada polarisasi HH maupun HV menunjukkan  tidak  cukup bukti  adanya  perbedaan  rata-rata antara  potensi  karbon  hasil  pendugaan model  dengan  potensi  karbon  hasil pengukuran lapangan. Signifikansi pada
hipotesis dua arah ( 2-tailed ) menghasilkan nilai probabilitas ( p-value ) 0,1002 pada model HH dan 0,1400 pada model HV ,  artinya  tidak  ada  perbedaan antara  hasil  pendugaan  menggunakan model dengan hasil pengukuran langsung dilapangan, sebab nilai p-value >  0,05  (95  %  kepercayaan),  sehingga disimpulkan bahwa kedua model tersebut (model HH dan model HV ) layak digunakan  sebagai  penduga  potensi karbon hutan khususnya pada ekosistem  mangrove.  Berdasarkan  Uji t- student berpasangan,  model  dengan polarisasi HV lebih  baik  dibanding polarisasi HH , hal ini dibuktikan dengan nilai  signifikansi p-value model  pada polarisasi HV (0,1400) masih lebih tinggi dibanding HH (0,1002),  oleh  karena  itu penggunaan  model  pendugaan  potensi karbon  dengan  polarisasi HV lebih disarankan dari pada polarisasi HH .
Model  persamaan  yang  telah diverifikasi  tersebut  selanjutnya  dapat digunakan  untuk  menduga  kandungan karbon  pada  titik-titik  lainnya  di seluruh areal hutan mangrove, sehingga memungkinkan  untuk  dibuat  peta model kerapatan karbon dan distribusinya  secara  spasial  di  wilayah Kabupaten Kubu Raya (Gambar 3-9).

## Table 3-3: HASIL VERIFIKASI MODEL TERPILIH MENGGUNAKAN UJI T-STUDENT BERPASANGAN
No. Model t-hitung ( calculated t ) t-tabel ( t-table ) Nilai-p (p- value) 1.  Y=1647e 0,358BS_HH 1,76016 2,14479 0,1002 2. Y = 6,828BS_HV 2 + 279,4BS_HV + 2870 -1,5524 2,14479 0,1400
Keterangan: BS_HH = Backscatter_Horizontal-Horizontal BS_HV = Backscatter_Horizontal-Vertical
Gambar 3-9: Peta  kelas  kerapatan  karbon,  berdasarkan  persamaan  Y  =  6,828BS_HV 2 +  279,4BS_HV  + 2870.

## 4 KESIMPULAN
Pemanfaatan  citra ALOS  PALSAR untuk  tujuan  pendugaan  kandungan karbon yang diterapkan pada tipe hutan mangrove secara signifikan menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  tipe-tipe hutan tropis maupun temperate dataran rendah sampai pegunungan.
Jumlah  kandungan  biomassa  di atas  permukaan  ( Aboveground  biomass- AGB ) pada hutan mangrove di Kabupaten Kubu  Raya  diketahui  sebesar  178,43 Mg/ha,  sedangkan  potensi  karbon  di atas  permukaan  ( Aboveground  biomass carbon )  diketahui  sebesar  5.334.454,9 Mg  (Megagram)  atau  5,3  Mt  (Megaton) karbon. Potensi tersebut memiliki kemampuan dalam menyerap
karbondioksida (CO 2 ) sebesar 19,451 Mt
(Megaton)  CO 2 equivalent, dan  dapat mengurangi  tingkat  emisi  GRK  dari sektor kehutanan sebesar 0,76%. Persamaan model terbaik Y = 6,828BS_HV 2 +  279,4BS_HV  +  2870 menggunakan citra ALOS PALSAR dapat digunakan  untuk  pendugaan  potensi cadangan karbon pada hutan mangrove. Untuk  membuktikan  apakah  model persamaan yang dihasilkan tidak bersifat site specific disarankan dilakukan pengujian  terhadap  metode  yang  sama pada  berbagai  wilayah  geografis  yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan kepada  Dr.  Ir.  R.  Iman  Santoso,  M.Sc yang  pada  saat  penelitian  ini  dilakukan menjabat sebagai Kepala Badan Litbang
Kehutanan,  Dr.  Agus  Justianto  dan Dr.Ir.  Amir  Wardhana,  M.For.Sc  atas segala  dukungan  dan  kesempatan  yang diberikan  untuk  melakukan  penelitian ini, juga kepada Dr. R. Suharyadi, M.Sc selaku Senior  Lecturer di  Fakultas Geografi  Universitas  Gadjah  Mada,  dan Drs.  Projo  Danoedoro,  M.Sc,  Ph.D  selaku Senior  Lecturer dan  Kepala  Pengelola Laboratorium  PUSPICS  ( Center  for Remote Sensing and Geographical Information System – Universitas Gadjah
Mada)  yang  telah  memberikan  banyak masukan yang berharga dalam penyempurnaan  penelitian  ini,  Dr. Daniel Murdiyarso selaku peneliti senior pada  Lembaga  Penelitian  Kehutanan Internasional  -  CIFOR  atas  diskusi  dan masukannya di awal penelitian, dan Dr. Katmoko  Ari  Sambodo,  M.Eng  selaku peneliti senior LAPAN atas masukan dan bantuan  pengadaan  data  citra ALOS PALSAR sebagai  data  primer  dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Pertanahan  Nasional  [BPN]  Kabupaten Kubu  Raya.,  2007. Situs  resmi .  Profil Wilayah Kabupaten Kuburaya, Kalimantan  Barat,  Tersedia  di  http:// bpnkuburaya.net/bpn/index.php/profi
l-wilayah  [1  September  2012;  Jam 22:00].
Center  for  International  Forestry  Research [CIFOR],  2012. Forests  and  Climate Change  Mitigation  :  What  Policymakers
Should  Know ,  Fact  Sheet.  No.  5, November  2012,  MITIGATION,  Key  of Research  Findings.  CGIAR  Research Programme.
Crapolicchio,  R.,  P.  Lecomte,  2003. On  the Stability Of Amazon Rainforest Backscattering During The ERS-2 Scatterometer  Mission  Lifetime ,  Paper presented  at  ASAR  workshop  2003
"Amazon  Calibration"  session.  Tersedia di  http://earth.  eo.esa.int/  pcs/  ers/ scatt/ articles/ [Juni 2013].
Donato,  Daniel  C.,  J.  Boone  Kauffman,  Daniel Murdiyarso, Sofyan Kurnianto, Melanie Stidham, and Markku Kanninen, 2011.
Mangroves Among the Most Carbon-Rich Forests  in  the  Tropics. [Jurnal]  Nature Geo  Science.  Letters  Published  Online: 3  APRIL  2011  |DOI:  10.1038/  NGEO 1123.
Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change [IPCC],  2003. Good  Practice  Guidance for  Land  Use,  Land  Use  Change  and Forestry , Buku panduan . IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme. Kauffman,  J.B.  and  Donato,  D.C.,  2012. Protocols for the Measurement,
Monitoring  and  Reporting  of  Structure, Biomass and Carbon Stocks in Mangrove  Forests ,  Working  paper  86,
CIFOR, Bogor, Indonesia.
Lu,  D.,  2006. The  Potential  and  Chalange  of Remote Sensing-Based Biomass Estimation ,  International  Journal  of Remote Sensing 27 (7) :1297 – 1328 . Mitchard,  E.T.A.,  S.S.  Saatchi,  I.  H.  Woodhouse, 2009. Using Satellite Radar Backscatter to Predict Above-Ground Woody Biomass: a  Consistent  Relationship  Across  Four Different African Landscapes ,
Geophysical  Research  Letters.  Vol.  36, L23401,doi:10.1029/2009 GL040692.
Murdiyarso,  D.,  Daniel  Donato,  J.  Boone Kauffman,  Sofyan  Kurnianto,  Melanie Stidham,  Markku  Kanninen,  2009. Carbon  Storage  in  Mangrove  and Peatland  Ecosystems  :  a  Preliminary Account  from  Plots  in  Indonesia , Working paper, CIFOR.www.cifor. cgiar. org.
Ni, Wenjian., Guoqing Sun, Zhifeng Guo, 2012.
Retrieval  of  Forest  Biomass  from  ALOS PALSAR  Data  Using  a  Lookup  Table Method ,  IEEE  Journal  of  Selected Topics  in  Applied  Earth  Observation and Remote Sensing.
PEACE,  2007. Executive Summary  :  Indonesia and  Climate Change , Working  paper, Current Status and Policies. DFID. The World Bank.
Pons,  Diego  Hernán,  2010. Remote  Sensing Technologies  for  Forest  Monitoring  and Carbon  Stocks  Estimations ,  Diktat kuliah, Univercidad Nacional de
Cordoba. CONAE.
Qirom,  M.A,  M.B.  Saleh  dan  B.  Kuncahyo,
2012. Aplikasi  Citra  ALOS  PALSAR Untuk Pendugaan, Simpanan Karbon di Hutan Tanaman Akasia , Jurnal Penelitian Hutan Tanaman, Vol. 9 No. 3,
September 2012 , p. 121 – 134, Bogor.
Rawlings,  J.O.,  1988, Applied  Regression Analysis, A  Research  Tool,  North Carolina  State  University  Wadawart  & Brooke, Pacific Grove, California. Rosalina, 2010. Penggunaan Synthetic Apperture Radar untuk Estimasi Biomassa  Hutan  Rakyat  di  Kabupaten
Kulon  Progo  [Tesis] ,      Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Scott,  J.  G.,  Baccini,  A.,  Nadine  T  Laptorte,
Tracy  Jhons,  Wayne  Walker,  Josef Kellndorfer,  Houghton,  R.A.  and  Sun, M.,  2009. Mapping  and  Monitoring
Carbon Stock with Satellite Observation : a  Comparison  of  Methods ,  Carbon Balance  and  Management    2009,  4:2 doi: 10.1186/1750-0680-4-2.
Shimada,  M.,  M.  Watanabe,  T.  Motooka,  T. Shiraishi,  R.  Thapa,  2012. Stability  of Gamma-naught  and  the  PALSAR  Based Forest  MRV  System ,  JAXA,  EORC.
GEOS-AP Forest Session.
Steel, R. G. D. and J. H. Torrie, 1984. Principles and Prosedures of Statistics a
Biometrical  Approach ,  Acond  Ed.  Mc. Grow Hill Tokyo.
Wahyuni,  N.I.,  2014. Pemanfaatan  Citra  ALOS PALSAR  dalam  menduga  biomasa hutan  alam:    studi  kasus  di  Taman Nasional  Bogani  Nani  Wartabone , Jurnal  Wasian  Vol.1  No.1  Tahun 2014:p.15-21. Manado.