## STUDI INDEKS VEGETASI UNTUK IDENTIFIKASI VEGETASI HUTAN GAMBUT MENGGUNAKAN CITRA AIRBORNE HYPERSPECTRAL HYMAP DI DAERAH HUTAN GAMBUT KALIMANTAN TENGAH

## Rizky Andianto, Hepi Hapsari Handayani
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : hapsari@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghitung  nilai  indeks  vegetasi  serta  mencari  indeks  vegetasi  yang  paling baik    dalam  rangka  pembuatan  peta  kerapatan  vegetasi  hutan  gambut  Kabupaten  Katingan  dan  Kabupaten  Pulang Pisau,Kalimantan Tengah. Peta tersebut berguna untuk mengidentifikasi vegetasi hutan gambut.
Metode  indeks  vegetasi  yang  digunakan  adalah  NDVI,  RDVI,  dan  MSR  dengan  menggunakan  panjang  gelombang  ( 750,705) dan ( 800,670 ) yang dikorelasikan dengan data prosentase crown cover. Selanjutnya perhitungan algoritma dengan  koefisien  korelasi  terbaik  yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan  peta  persebaran  crown  cover.    Lokasi penelitian  adalah  kawasan  hutan  gambut  Kalimantan  Tengah  yang  terletak  di    koordinat  (  1º56’29.68”LS, 113º27’27.86”BT  )  –  (  1º47’58.88”LS,  113º38’3.29”BT  )  pada  test  site  1  di  Kabupaten  Katingan  dan  (  2º26’3.39”LS, 113º51’13.42”BT ) – ( 2º14’13.55”LS, 114º7’38.41”BT ) pada test site 2 di Kabupaten Pulang Pisau.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa citra Airborne Hyperspectral Hymap mampu digunakan dalam menghasilkan data indeks vegetasi dengan algoritma NDVI, RDVI, dan  MSR. Nilai koefisien determinasi tertinggi 0,821 yaitu dengan indeks  vegetasi  NDVI  pada  panjang  gelombang  (  750,705  )  kerapatan  crown  cover  yang  dihasilkan  menjadi  6  kelas yaitu sangat rapat ( 85-100%), rapat ( 70-84% ), sedang ( 50-69% ), rendah ( 30-49% ), jarang ( 10-29% ), sangat jarang ( 1-9% ). Kecuali NDVI pada panjang gelombang ( 800,670 ), crown cover dapat memiliki efek yang besar pada indeks vegetasi yang diikuti dengan besarnya koefisien determinasi yaitu MSR ( 750,700 ) = 0.798, RDVI ( 750,705) = 0.541, RDVI ( 800,670 ) = 0.678, NDVI ( 800,670 ) = 0.305, NDVI ( 750,705 ) = 0.821.
Hasil  klasifikasi  dari  Peta  Kerapatan  Vegetasi  digunakan  untuk  analisa  kesesuaian  terhadap  UU  RKTN  2011  –  2030, yang hasilnya adalah pada test site 1 terdapat 0.002% dari  vegetasi yang termasuk dalam kawasan hutan alam dan lahan  gambut,  0.067%  termasuk  dalam  kawasan  pengusahaan  skala  kecil,  dan  2.883%  termasuk  dalam  kawasan perusahaan skala besar (HA/HT). Namun pada test site 2 84% vegetasi termasuk pada kawasan konservasi dan sisanya tidak termasuk dalam kawasan arahan kebijakan.
Kata kunci: Hutan Gambut, Indeks Vegetasi, Citra Hymap

## PENDAHULUAN
Salah  satu  isu  global  yang  sedang  marak diperbincangkan  di  dunia  sekarang  adalah  isu tentang pemanasan global dan adanya gas rumah kaca ( greenhouse gases ). Pada bulan September tahun  2009  Presiden  Susilo  Bambang  Yudhoyono memberikan  pernyataan  pada  puncak  G-20  di Pittsburgh (Amerika Serikat) yaitu mengurangi gas rumah  kaca  ( greenhouse  gases )  sebesar  26% melalui National  Appropriate  Mitigation  and Adaptation (NAMA)  hingga  tahun  2020  dan menjadi  40%  dengan  bantuan  internasional. Dalam menanggapi hal tersebut banyak penelitian dilakukan  dan  diupayakan  untuk  mendeteksi adanya kandungan karbon dan untuk meneliti gas
rumah  kaca  yang  sudah  dihasilkan  dari  hutan primer  dan  lahan  gambut  di  Indonesia.  Salah satunya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ohki Takahashi  dkk  untuk  mendiagnosa  degradasi hutan  gambut  di  Kalimantan  Tengah  dengan menggunakan indeks vegetasi Normalized Difference  Water  Index (NDWI)  dan Water  Band Index (WBI)  (Takahashi  dkk,  2012).  Dan  juga penelitian  Edita  Yudia  tahun  2000  tentang  studi indeks  vegetasi  untuk  identifikasi  vegetasi  hutan rawa  gambut  melalui  analisis  digital  data  landsat TM  dengan  menggunakan  indeks  vegetasi  NDVI, RVI, GVI, BVI, dan  WVI dan dengan menggunakan data canopy  cover untuk  dikorelasikan  dengan data hasil indeks vegetasi, studi kasus di sebagian areal  HPH  PT.  Brata  Jaya  Utama,  Kalimantan
Tengah. Canopy  cover dapat  diartikan  sebagai crown  closure,  canopy  closure, atau crown  cover yang juga objek dari penelitian ini (T.E. Avery dan H.E.Burkhart, 2002).
Penggunaan  penginderaan  jauh  yang  banyak digunakan adalah penginderaan jauh multispectral  dengan  berbagai  kelebihannya. Namun  teknologi  penginderaan  jauh  yang sebenarnya mempunyai lebih banyak keuntungan adalah teknologi penginderaan jauh Hyperspectral .  Selain  dengan  jumlah  bandnya yang sangat banyak, penginderaan jauh Hyperspectral juga  memiliki  resolusi  spasial  yang sangat baik digunakan untuk keperluan analisa di berbagai  bidang  keilmuan,  salah  satunya  pada penelitian di bidang vegetasi. Karena penginderaan  jauh Hyperspectral lebih  memiliki banyak  keunggulan  daripada  penginderaan  jauh Multispectral ,  maka  perlu  dilakukan  penelitian untuk  masalah  studi  indeks  vegetasi  melalui penginderaan jauh Hyperspectral sehingga manfaatnya  dapat  digunakan  dengan  baik  untuk penelitian  yang  lebih  lanjut  terhadap  indeks vegetasi  dan  identifikasi  terhadap  adanya vegetasi,  khususnya  untuk  daerah  hutan  rawa gambut.

## METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  pada  penelitian  adalah  kawasan  hutan gambut  Kabupaten  Katingan  dan  Kabupaten Pulang Pisau, Kalimantan Tengah yang terletak di koordinat  (1º56’29.68”LS,  113º27’27.86”BT)  – (1º47’58.88”LS,  113º38’3.29”BT)  pada  test  site  1 dan (2º26’3.39”LS,
113º51’13.42”BT) –
(2º14’13.55”LS, 114º7’38.41”BT) pada test site 2.
B. Data dan Perangkat Lunak Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Citra Hymap Hutan  gambut Kalimantan  Tengah yang diambil pada 15 dan 16 Juli 2011 . Data non spasial  berupa  data  survai  lapangan  yang menghasilkan  data  prosentase  crown  cover,  dan data sekunder (literatur dari instansi terkait). Data crown  cover  diambil  menggunakan  kamera fish- eye di pusat dari setiap 10m subquadrat.
Perangkat  lunak  untuk  analisis  persentase vegetasi menggunakan analysis tools pada Arc.Gis
9 .  Struktur  data  SIG  yang  digunakan  adalah struktur data raster dengan pixel 4.5 m.

## C. Hutan Gambut
Hutan  gambut  juga  biasa  disebut  dengan  hutan rawa gambut karena istilah hutan rawa dan hutan gambut  yang  umumnya  berdekatan,  seringkali tidak memiliki batas yang tegas. Ciri umum tanah gambut, tidak mengalami perkembangan profil ke arah  terbentuhya  horizon-horizon  yang  berbeda, berwama coklat kelam sampai hitam, berkadar air tinggi  dan  berwama  seperti  teh  serta  bereaksi masam dengan pH 3,0 - 5,0 (Istomo, 1992).
Menurut  Jacobs  (1988),  hutan  rawa  gambut adalah  salah  satu  tahap  suksesi  dari  hutan  rawa dimana  memiliki  pH  rendah,  miskin  mineral  dan tingkat  dekomposisi  alami  yang  rendah.  Pada beberapa  wilayah  terdapat  hutan  rawa  gambut yang  dipengaruhi  oleh  air  sungai  sehingga terdapat dekomposisi bahan organik yang tinggi.

## D. Deskripsi Crown Cover
Crown  cover atau  biasa  disebut  dengan crown closure,  canopy  cover, atau canopy  closure dapat diartikan sebagai persen dari kanopi di atas lantai hutan.  Pengertian  lain  dari  crown  cover    adalah proporsi  dari  suatu  tegakan  ditutupi  oleh  tajuk pohon hidup. Crown cover membantu memprediksi  volume,  kerapatan  tegakan,  lebar tajuk dan faktor kompetisi tajuk.
Indeks  vegetasi  berkorelasi  kuat  dengan  klorofil atau canopy  nitrogen sehingga  memungkinkan untuk mengidentifikasi canopy metrics seperti leaf area atau tutupannya secara penginderaan jauh ( Burak  P.  dan  Craig  M.,  2009  ).  Maka  dari  itu, penelitian  ini  menggunakan crown  cover sebagai validator dari indeks vegetasi.
E. Deskripsi Citra Hymap
Kata “Hymap” adalah singkatan dari Hyperspectral  Mapper  merupakan  suatu  merek dagang  untuk  suatu  instrumen  khusus  di  bidang penginderaan  jauh  dengan  wahana  pesawat terbang.  Sensor  hiperspektral  wahana  pesawat terbang  ini  dikembangkan  oleh  Australia  dan sekarang telah banyak digunakan oleh negaranegara  di  seluruh  dunia  dalam  berbagai aplikasi.  Sensor  Hymap  memiliki  region  spectral
yaitu  pada visible,  Near  Infra  Red  (  NIR  ),  Jumlah kanal  100-200,  spectral  bandwidth  10  –  20  nm, resolusi  spasial  2  –  10  m,  swath  width  60  –  70 derajat.
E. Prosedur Penelitian
Gambar 1. Flowchart metodologi penelitian
Sebelum  diolah  dengan  menggunakan  algoritma indeks  vegetasi,  citra  Hymap  perlu  melewati proses georeferencing  dan koreksi geometrik.
Pada  penelitian  ini  proses  georeferencing menggunakan  Georeference  from  GLT  dengan menggunakan data berformat (.bsq) . Pada tahap ini  menggunakan  file  IGM  ( Input  Geometry )  yang dibuat  dalam  bentuk  table  atau  biasa  disebut dengan  file  GLT  ( Geometric  Lookup  Table ). Metode  ini  adalah  metode  georeferencing  data yang  paling  akurat  karena  setiap  pixelnya diberikan  nilai  lokasi  peta.  Setelah  itu  melakukan koreksi  geometrik  dengan  menggunakan  citra Hymap yang telah terkoreksi geometrik.
Dalam penelitian ini citra Hymap pada setiap lajur tersebut  perlu  dilakukan  penggabungan  untuk mendapatkan  citra  mosaik.  Hal  ini  diperlukan
untuk  dapat  menganalisa  daerah  satu  kawasan tersebut  secara  keseluruhan.  Syarat  dilakukan mozaiking  citra  keempat  tersebut  harus  sudah terkoreksi.
Penelitian  ini  menggunakan  3  Indeks  vegetasi yaitu  NDVI  ( Normalized  difference  Vegetation Index ),  RDVI  ( Renormalized  Vegetation  Index ), dan MSR ( Modified Simple Ratio ).
Gambar 2. Hasil Mosaicking pada test site 1 & 2

## F. NDVI ( Normalized Difference Vegetation
Index )
Indeks  vegetasi  adalah  besaran  nilai  kehijauan vegetasi  yang  diperoleh  dari  pengolahan  sinyal dijital  data  nilai  kecerahan  ( brightness )  beberapa kanal sensor satelit. Untuk pemantauan vegetasi, dilakukan  proses  pembandingan  antara  tingkat kecerahan  kanal  cahaya  merah  ( red )  dan  kanal cahaya inframerah dekat ( near infrared ).
Fenomena penyerapan cahaya merah oleh klorofil dan  pemantulan  cahaya  infaramerah  dekat  oleh jaringan  mesofil  yang  terdapat  pada  daun  akan membuat  nilai  kecerahan  yang  diterima  sensor satelit  pada  kanal-kanal  tersebut  akan  jauh berbeda.  Pada  daratan  non-vegetasi,  termasuk diantaranya wilayah perairan, pemukiman penduduk,  tanah  kosong  terbuka,  dan  wilayah dengan  kondisi  vegetasi  yang  rusak,  tidak  akan
menunjukkan  nilai  rasio  yang  tinggi  (minimum). Sebaliknya pada wilayah bervegetasi sangat rapat, dengan kondisi sehat, perbandingan ke dua kanal tersebut akan sangat tinggi (maksimum).
Algoritma Normalized difference Vegetation Index (NDVI) (Rouse et al., 1974) adalah :
Keterangan : Band 1  = band near infra red Band 2  = bandred
Indeks  vegetasi  berbasis  NDVI  mempunyai  nilai yang  hanya  berkisar  antara  -1  (non-vegetasi) hingga  +1  (vegetasi).  Nilai  NDVI  yang  rendah (negatif)  menunjukkan  tingkat  vegetasi  yang rendah  seperti  awan,  air,  tanah  kosong, bangunan,  dan  unsur  non-vegetasi  lainnya. Sedangkan  nilai  NDVI  yang  tinggi  (positif) menunjukkan  tingkat  vegetasi  hijau  yang  tinggi. Jadi,  nilai  NDVI  sebanding  dengan  kuantitas tutupan vegetasinya.
Pada  penggunaan  hyperspectral  gelombang sempit  indeks  ini  dapat  dituliskan  dalam persamaan berikut ( Rouse et al, 1974 ):
(2) Keterangan : Band 800 = band near infra red Band 670 = band red
Kemudian Gitelson dan Merzlyak (1994) mendapatkan  nilai  NDVI  yang  berbeda  pada panjang  gelombang  705  nm  dan  750  nm    untuk mendapatkan  nilai  yang  lebih  efektif  yang dirumuskan pada persamaan berikut ini :
(3)
Keterangan : Band 750 = band near infra red Band 705 = band red

## G. RDVI ( Renormalized Difference Vegetation
Index )
RDVI  dikembangkan  untuk  melinierisasikan hubungannya  dengan  variable  fisik  dari  suatu vegetasi.  Tujuan  dari  RDVI  sendiri  adalah  untuk mengkombinasi manfaat dari Difference
vegetation  Index (DVI  =  NIRRed)  dan  NDVI  untuk nilai LAI tinggi dan rendah.  RDVI kurang sensitive terhadap klorofil daripada NDVI. (Driss
Haboudane  et  al,  2003  ).  Persamaannya  adalah berikut ini :
(4)
Sehingga :
(5) Keterangan :
Band 800 = band near infra red Band 670 = band red Sumber : ( Jordan, 1969)
F. MSR ( Modified Simple Ratio )
MSR telah disarankan sebagai perbaikan dari RDVI dalam  hal  sensitivitas  pada  parameter  biofisik vegetasi  melalui  kombinasinya  dengan simple ratio (SR = NIR/Red). MSR merupakan indeks yang paling  berpengaruh  terhadap  variable  klorofil daripada NDVI dan MSR (  Driss Haboudane  et al, 2003  ).  Persamaannya  adalah  berikut  ini  :
Keterangan : Band 800 = band near infra red
Band 670 = band red Sumber : (Jordan, 1969)
(1)
(6)
Lalu,  dilakukan  proses  analisis  regresi  untuk mencari  hubungan  antara  nilai  indeks  vegetasi dengan  persentase crown  cover ,  nilai  koefisien korelasi  terbesar  yang  dihasilkan  digunakan sebagai  persamaan  untuk  menghasilkan  peta kerapatan  vegetasi  di  wilayah  hutan  gambut Kabupaten Katingan dan Pulang Pisau,Kalimantan Tengah. Setelah itu dilakukan analisa berdasarkan dari  data  yang  dihasilkan.  Salah  satunya  ialah analisa  dengan  peta  arahan  indikatif  RKTN Kalimantan  Tengah  2011-2030  sehingga  akan didapatkan analisa kesesuaian vegetasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A.Hasil Indeks Vegetasi Indeks  Vegetasi  NDVI  pada  panjang  gelombang 705  –  750  nm  menghasilkan  keakurasian hubungan  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode NDVI  pada  panjang  gelombang  670  –  800  nm, MSR pada panjang gelombang 705 – 750 nm, dan RDVI pada panjang gelombang 705 – 750 nm dan 670  –  800  nm  dimana  koefisien  determinasi  dari metode NDVI pada panjang gelombang 705 – 750 nm  adalah 0.821.
Gambar 3. Kurva Hasil Regresi antara NDVI ( 750,705 ) dan NDVI ( 800,670 ) dengan Data Prosentase Crown
Cover
Gambar 4. Kurva Hasil Regresi antara RDVI ( 750,705 ) dan RDVI ( 800,670 ) dengan Data Prosentase Crown Cover
Gambar 5. Kurva Hasil Regresi antara MSR ( 750,705 ) dengan Data Prosentase Crown Cover
Gambar 6 Grafik Batang Hasil Regresi Nilai Indeks
Vegetasi dan Data Crown Cover
Tabel 1. Hasil regresi indeks vegetasi dan data crown cover
Parameter (X) Hasil Regresi Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien korelasi (R) NDVI (670, 800) Y= 59,26x - 2,217 0.305 0.552 MSR (705, 750) Y= 24,95x - 0,113 0.798 0.893 RDVI (670, 800) Y= 90,28x + 12,71 0,678 0.823
Parameter (X) Hasil Regresi Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien korelasi (R) NDVI (705, 750) Y= 135,6x - 51,12 0.821 0.906 RDVI (705, 750) Y= 198,0x - 3,531 0,541 0.735
B. Peta Kerapatan Vegetasi Sasaran  akhir  dari  penyusunan  algoritma  ini adalah  pembuatan  peta  kerapatan  vegetasi  pada hutan  gambut  di  Kalimantan  Tengah  dengan menggunakan  algoritma  terbaik  yang  telah dibentuk.  Peta  ini  merupakan  gambaran  secara spasial  pada  daerah  studi.  Dalam  peta  distibusi crown  cover  ini  wilayah  terpetakan  adalah  lahan hutan gambut  daerah studi yang terbagi menjadi 2 site. Permbuatan peta ini sebagai alat informasi untuk keberadaan vegetasi pada hutan gambut.
Tabel 2. Kelas Kerapatan Crown Cover ( Brack, Chris.

## 1999 )
Symbol Description Crown Cover Range 6 Sangat Rapat 85 - 100% 5 Rapat 70 – 84% 4 Sedang 50 - 69% 3 Rendah 30 – 49% 2 Jarang 10 – 29% 1 Sangat Jarang 1 – 9%

## Gambar 7. Peta Kerapatan Vegetasi Test Site 1 pada
Hutan Gambut Kalimantan Tengah
Gambar 8. Peta Kerapatan Vegetasi Test Site 2 pada Hutan Gambut Kalimantan Tengah
Pada test  site 1,  luas  tiap  kelas  zona  kerapatan adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Luas Tiap Kelas Zona Kerapatan pada Test Site 1 ( HU1 )
Zona Kerapatan Luas ( km 2 ) Kerapatan Sangat Jarang Kerapatan Jarang Kerapatan rendah Kerapatan sedang Kerapatan rapat Kerapatan sangat rapat 20,474413 60,067358 164,187069 25,934328 2,221723 0,754286
Sedangkan  pada test  site 2,  luas  tiap  kelas  zona kerapatannya adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Luas Tiap Kelas Zona Kerapatan pada Test Site 2 Lajur 1-5  ( HU2 )
Zona Kerapatan Luas ( km 2 ) Kerapatan Sangat Jarang 29,749719 Kerapatan Jarang 58,830211 106,468601 3,347754 Kerapatan rendah Kerapatan sedang Kerapatan rapat 0,020462 0,000106 Kerapatan sangat rapat
Tabel 5. Luas Tiap Kelas Zona Kerapatan pada Test Site 2 Lajur 7-16  ( HU2 ) Zona Kerapatan Luas ( km 2 ) Kerapatan Sangat Jarang 62,785975 Kerapatan Jarang 149,419206 Kerapatan rendah 88,530619 Kerapatan sedang 73,061331 Kerapatan rapat 9,429049 Kerapatan sangat rapat 3,629938

## ANALISA
Untuk  menganalisa  perbedaan  antar  nilai  indeks vegetasi digunakan metode analisa regresi antara nilai  indeks  vegetasi  dengan  data  persentase crown  cover.  Indeks  vegetasi  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  NDVI,  RDVI,  dan  MSR dan menggunakan panjang gelombang 705 – 750 nm dan 670 – 800 nm. Namun untuk MSR hanya menggunakan panjang gelombang 705 – 750 nm.
Dari  hasil  korelasi  antara  indeks  vegetasi  dan klorofil  tanaman  padi,  Nilai  indeks  vegetasi  NDVI pada  panjang  gelombang  750  –  705  nm  lebih besar dibandingkan pada panjang gelombang 800 –  670  nm.  Ini  dapat  disebabkan  karena  nilai absorbansi  maksimum  dan  nilai  reflektan maksimum pada panjang gelombang 750 nm dan 705  nm  terletak  pada  derivative  pertama daripada  pada  panjang  gelombang  800  nm  dan 670  nm.  Data  reflektan  derivatif  dapat memberikan nilai reflektan yang lebih representatif  pada  obyeknya  daripada  reflektan aslinya,  karena  reflektan    derivatif  dapat menghilangkan pengaruh dari faktor-faktor obyek sekitarnya [8] . Namun pada RDVI nilai pada panjang gelombang  750  -  705  lebih  kecil  dibandingkan pada panjang gelombang 800  –  670.Nilai korelasi positif  didapat  dari  kelima  persamaan  yang dihasilkan dari  hasil regresi menunjukkan bahwa citra  Hymap  mampu  digunakan  dalam  analisa indeks  vegetasi  hutan  gambut  karena  persamaan tersebut  menunjukkan  adanya  hubungan  antara nilai  indeks  vegetasi  yang  diperoleh  dari  citra Hymap  dengan  prosentase  crown  cover  yang berarti  adalah  prosentase  dari  tegakan  vegetasi itu sendiri.
Berdasarkan  dari  nilai  koefisien  determinasi yang dihasilkan  dari  kelima  indeks  vegetasi,  maka indeks  vegetasi  NDVI  memiliki  keakurasian  yang paling  baik  terhadap  data  crown  cover.  Ini disebabkan  karena  untuk  indeks  vegetasi  MSR dan  RDVI  merupakan  indeks  vegetasi  yang dikembangkan  untuk  mengatasi  masalah  seperti lapisan  yang  banyak  pada  kanopi  dan  hubungan non  linier  terhadap  parameter  biofisik  pada vegetasi  secara  spesifik  khususnya  pada  hutan gambut yang memiliki beragam varietas. Dan jika dibandingkan  dengan  NDVI,  Indeks  simple  ratio lebih  dipengaruhi  oleh  faktor  lingkungan  seperti
awan  dan  tanah [8] .  Dan  NDVI  lebih  cenderung pada  struktur  sel  daun  daripada    MSR [8] .  Namun dalam  penelitian  ini,  MSR  juga  mempunyai hubungan  data  yang  kuat  dengan  data  crown cover.  Hal  ini  dapat  disebabkan  nilai  MSR  ini menggunakan  panjang  gelombang  705  nm  dan 750  nm  sehingga  mempunyai  nilai  diferensiasi yang lebih tampak.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Purwana  Edita  Yudia  pada  tahun  2000  dengan menggunakan  data  Landsat  TM  pada  ssebagian areal hutan gambut di Kalimantan Tengah dengan menggunakan algoritma NDVI , RVI, GVI, WVI, dan BVI [5] . Pada  penelitian  tersebut  semua  indeks vegetasi berpengaruh baik terhadap canopy cover kecuali  BVI,  dan  pada  NDVI  juga  sangat berpengaruh baik dengan koefisien determinasi > 0.80.  Namun  pada  penelitian  tersebut  NDVI mempunyai  koefisien  determinasi  yang  lebih besar.
Pada  penelitian  ini,  vegetasi  yang  teridentifikasi atau  yang  dihasilkan  dari  algoritma  indeks vegetasi  yang  dgunakan  akan  dilakukan  evaluasi dengan  peraturan  atau  Undang  –  undang  yang terkait.  Peta  kerapatan  vegetasi  yang  dihasilkan akan  di overlay kan  dengan  Peta  “Arahan  Indikatif RKTN  2011  –  2030  Pulau  Kalimantan”  sesuai dengan UU RKTN Tahun 2011. Sebelum dilakukan overlay, Peta “Arahan Indikatif RKTN 2011 – 2030 Pulau  Kalimantan”  terlebih  dahulu  dilakukan proses georeferencing.
Kelas  kerapatan  vegetasi  yang  digunakan  untuk evaluasi  ini  adalah  kelas  kerapatan  sangat  rapat (85 – 100%), rapat (70 – 84%), sedang (50 – 69%), dan  rendah  (30  –  49%).  Untuk  kelas  kerapatan jarang  dan  sangat  jarang  tidak  digunakan  karena kelas  tersebut  belum  mewakili  adanya  objek vegetasi.
Hasilnya  adalah  vegetasi  pada test  site 1  yang terletak di Kabupaten Katingan termasuk dalam 3 kawasan  arahan  kebijakan,  yaitu  sebagian kawasan  konservasi,  sebagian  kawasan  hutan alam  dan  lahan  gambut,  dan  sebagian  termasuk dalam kawasan perusahaan skala besar.
Lalu hasil pada vegetasi test site 2 yang terletak di Kabupaten Pulang Pisau termasuk dalam kawasan arahan kebijakan kawasan konservasi.
Hasil  evaluasi  terhadap  Arahan  Indikatif  RKTN 2011  –  2030  adalah  Pada test  site 1  terdapat 0.002%  dari    vegetasi  yang  termasuk  dalam kawasan  hutan  alam  dan  lahan  gambut,  0.067% termasuk dalam kawasan pengusahaan kecil, dan 2.883%  termasuk  dalam  kawasan  perusahaan skala besar (HA/HT). Namun pada test site 2 84% vegetasi  termasuk  pada  dalam  kawasan  arahan kebijakan.  Ini  menunjukkan  bahwa  adanya  hutan gambut  di  Kalimantan  Tengah  yang  tidak termasuk  pada  kawasan  hutan  alam  dan  lahan gambut.  Sehingga  diperlukan  adanya  evaluasi yang  lebih  lanjut  tentang  kesesuaian  kawasan arahan kebijakan UU RKTN tahun 2011.

## KESIMPULAN dan SARAN
Dari  penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Indeks Vegetasi NDVI pada panjang gelombang  705  –  750  nm  menghasilkan hubungan  korelasi  yang  paling  baik  yaitu sebesar 0.906.
2. Kelas  presentase  kerapatan  vegetasi  yang dihasilkan  adalah  sebanyak  6  kelas  yang terdiri dari kelas sangat rapat ( NDVI : 0.995 - 1.114), rapat ( NDVI: 0.885 – 0.996), sedang ( NDVI : 0.772 – 0.886), rendah ( NDVI: 0.657 – 0.771),  jarang  (  NDVI:  0.542  –  0.656),  dan sangat  jarang  (  NDVI:  0.384  –  0.541).  Kelas prosentase  kerapatan  vegetasi  yang  paling dominan adalah kelas dengan zona kerapatan rendah  pada test  site 1  dan test  site 2  pada lajur 1-5 dan zona kerapatan jarang pada test site 2  lajur  7-16.  Sedangkan  kelas  dengan prosentase  persebaran  yang  paling  rendah adalah  kelas  zona  kerapatan  sangat  rapat pada kedua test site .
3. Rentang  nilai  NDVI  pada  panjang  gelombang (670,800)nm  pada  citra  Hymap  test  site  1 adalah -0.750 - -0.909, pada test site 2 lajur 1- 5 adalah (-0.442 - 0.997), pada test site 2 lajur 7-16  adalah  (-0.348  -  0.947).  NDVI  pada panjang  gelombang  (705,750)nm  pada  citra Hymap  test  site  1  adalah  (-0.835  -  0.514), pada  test  site  2  lajur  1-5  adalah  (-0.340  -
0.996),  pada  test  site  2  lajur  7-16  adalah  (-
0.635  -  0.963).  Rentang  nilai  RDVI  pada panjang  gelombang  (670,800)nm  pada  citra Hymap test site 1 adalah (-0.651- 0.976), pada test  site  2  lajur  1-5  adalah  (-0.270    –  0.775), pada  test  site  2  lajur  7-16  adalah  (-0.382  - 0.978).  sedangkan  pada  panjang  gelombang (705,750)nm  pada  citra  Hymap  test  site  1 adalah (-0.251- 0.591), pada test site 2 lajur 1- 5 adalah (-0.251– 0.591), pada test site 2 lajur 7-16 adalah (-0.242- 0.909). Dan rentang nilai
MSR  pada  panjang  gelombang  (705,750)nm pada  citra  Hymap  test  site  1  adalah  (-0.825- 0.853),  pada  test  site  2  lajur  1-5  adalah  (- 0.415–  0.925),  pada  test  site  2  lajur  7-16 adalah (-0.740- 0.909).
4. Hasil evaluasi terhadap Arahan Indikatif RKTN 2011 – 2030 adalah Pada test site 1 terdapat 40%  dari    vegetasi  yang  termasuk  dalam kawasan  hutan  alam  dan  lahan  gambut,  50% termasuk dalam kawasan konservasi, dan 10% termasuk  dalam  kawasan  perusahaan  skala besar  (HA/HT).  Namun  pada test  site 2  50% vegetasi  termasuk  pada  kawasan  konservasi dan  sisanya  tidak  termasuk  dalam  kawasan arahan  kebijakan.  Ini  menunjukkan  bahwa adanya  hutan  gambut  di  Kalimantan  Tengah yang  tidak  termasuk  pada  kawasan  hutan alam  dan  lahan  gambut.  Sehingga  diperlukan adanya  evaluasi  yang  lebih  lanjut  tentang kesesuaian  kawasan  arahan  kebijakan  UU RKTN tahun 2011.

## DAFTAR PUSTAKA
Avery,  T.E.  and  Burkhart,  H.E.  2002.  Forest Measurements.  5th  edition.  McGraw  Hill,  New
York. 456 p
Brack, Chris. 1999. Crown Closure. ANU
Haboudane,Driss John R. Miller, Elizabeth Pattey, Pablo
J. Zarco-Tejada, Ian B. Strachan.
Liang, S., T. Zheng, D. Wang, K. Wang, R. Liu, S. Tsay, S. Running,  &  J.  Townshend.  2007.  “  Mapping  High- Resolution  on  Interpreting  Tower-Based  Flux Observations”.  Remote  Sensing  of  environment, 112, 337-349.
Purwana,  Edita  Yudia.  2000.  Studi  indeks  vegetasi untuk  identifikasi  vegetasi  hutan  rawa  gambut
melalui  analisis  digital  data  landsat  TM  ::  Studi kasus di sebagian areal HPH PT. Brata Jaya Utama, Kalimantan  Tengah.  Universitas  Gadjah  Mada, 2000
Takahashi, O. Takeda, T. Evri, M. Kashimura, O. Osaki, M.  Hirose,  K.    Segah  H.  2012.  Quantitative Measurement  from  Unifying  Field  and  Airborne Hyperspectral (HyMap) for Diagnosing Peat Forest Degradation  in  Central  Kalimantan,  Indonesia. Presented  on  “International  Conference  on Sustainability Study (ICSS)”, Bali, January 11, 2012
Spur,  S.H.  1952.  Forest  Inventory  Ronald  Press,  New York. 476p.
Sukmono,  Abdi.  2012.    Algoritma  Estimasi  Kandungan Klorofil  Tanaman  Padi  Dengan  Data  Airborne Hypersectral. Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia Nomor : P.49/Menhut-Ii/2011