## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020

## PEMETAAN  POTENSI  BIOMASSA  PERMUKAAN  RAWAN  TERBAKAR BERBASIS CITRA LANDSAT 8 OLI  DI KECAMATAN KAHAYAN HILIR
KABUPATEN PULANG PISAU
(Mapping of Potential Burning Potential Biomass Based on Landsat 8 OLI in Kahayan Hilir District, Pulang Pisau Regency)
Krisna Wahyu 1* , Santosa Yulianto 1 dan Penyang 1
1 Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian Universitas Palangka Raya. Email: krisnaabangkan@gmail.com
Diterima  : 25 Nopember 2022 Direvisi  : 10 September 2022 Disetujui  : 09 Desember 2022

## ABSTRACT
Peatland fires in 2015 in Central Kalimantan were biomass fires on peatlands that burned with  an  area  of  196,987  hectares  and  one  of  them  was  in  Kahayan  Hilir  District.  this research  aims  to  determine  the  potential  distribution  of  surface  biomass  and  identify  the types of vegetation. this research uses Landsat 8 OLI imagery in 2020 as well as land cover classification and calculation of the Vegetation Index (NDVI) which is then combined with an  overlay  to  create  a  map  of  the  distribution  of  land  cover  types  based  on  their  density which  is  then  used  for  field  checks  and  surface  biomass  calculations  using  the  allometric formula on each type of land cover. Based on the research conducted, there are 8 types of land cover that can be identified and the percentage of total biomass, namely high density forest (1,419,013,40 tons or 62.58%), high density shrubs and shrubs (770,449.68 tons or 33.98%).  ),  High  density  settlements  (44.169.32  tons  or  1.95  %),  high  density  oil  palm plantations (21,518.77 tons or 0.95 %), High density open land (8,025.37 tons or 0.35%), plantations medium density palm oil (2,690.09 tons or 0.12%), medium density open land (1,545.81 tons or 0.07%) and low density open land (79.65 tons or 0.004%). The types of tree-level  vegetation  found  in  high-density  forests  are  laban  (Vitex  pinnata),  mahang damar  (Macaranga  triloba),  and  bungur  (Lagerstroemia  speciosa),  while  on  understorey grass species rija-rija (Scleria sumatrensis) are found.
Kata kunci (Keywords): NDVI, Biomass, Allometric, and Type of land cover

## PENDAHULUAN
Provinsi Kalimantan Tengah sebagai salah satu pemilik hutan tropis di dunia  yang  menjadi  paru-paru  dunia. Kalimantan Tengah memiliki luas wilayah  15,356  juta  ha  (BPS  Kalteng,
2015)  dimana  kawasan  hutan  luas  12,7
juta   ha   (82,45 %).  Pada   tahun   2015, BNPB  mencatat  lahan  gambut  yang terbakar paling banyak terjadi di Kalimantan  dengan  luas  267.974  hektar. Provinsi Kalimantan Tengah
(Krisna Wahyu, Santosa Yulianto dan Penyang)
menyumbang  besaran  lahan  gambut terbakar terbanyak dengan 196.987 hektar.
El-Nino  pada  tahun  2015  membuat kebakaran  hutan  Desa  Kalawa  sangat parah pada pemetaan lahan yang terbakar dibulan  April  tahun  2015  total  luasan kebakaran  mecapai  22  ribu  ha  lahan terbakar  di  empat  desa,  dengan  luasan hutan  desa  terbakar  sekitar  6.800  ha  atau 42  persen  dari  luasan  hutan  desa.  Selain itu,  Desa  Garung  yang  lokasinya  dekat dengan Hutan Desa Kalawa juga terbakar, total  3.576,8  ha  lahan  desa  terbakar, terdiri dari 902 ha kebun masyarakat, 430 ha  hutan  sekunder  dan  2.244,8  ha  Hutan Lindung (Nugraha, 2016).
Kebakaran  sangat  dipengaruhi  oleh kondisi  tutupan  lahan  yang  sangat berkaitan  dengan  ketersediaan  biomassa yang menjadi salah satu komponen utama terjadinya kebakaran. Pada kondisi tertentu  seperti  musim  kemarau  yang ekstrim,  ketersediaan  biomassa  yang tinggi akan memperbesar potensi terjadinya kebakaran lahan (Saharjo et al ., 2017)
Melihat  berbagai  ancaman  hutan yang diakibatkan oleh kebakaran tersebut di  Kalimantan  Tengah  khususnya  di Kecamatan  Kahayan  Hilir  Kabupaten Pulang  Pisau.  Salah  satu  upaya  yang dilakukan  adalah  penyediaan  informasi berupa  jenis-jenis  bahan  bakar  dengan batasan penelitian pada biomassa vegetasi rawan terbakar melalui tipe tutupan lahan serta  luasan  wilayah  tumbuhan,  guna membantu dalam menanggulangi kebakaran  hutan  yang  berulang  maupun tidak  serta  upaya  untuk  merehabilitasi lahan pasca kebakaran.
Data digunakan yaitu secara langsung
diambil berupa tipe pengelompokan  biomassa  vegetasi  atau tumbuhan  hidup  di  Kecamatan  Kahayan
Hilir  dengan  data  Peta  Citra  Landsat  8 OLI  pada  tahun  2020  untuk  menentukan tempat penelitian.
Tujuan dari penelitian ini adalah (a) Memetakan  sebaran  potensi  biomassa permukaan  rawan  terbakar  di  wilayah Kecamatan  Kahayan  Hilir  Kabupaten Pulang  Pisau;  dan  (b)  Mengidentifikasi jenis-jenis  vegetasi  tutupan  lahan  pada biomassa  permukaan  rawan  terbakar  di wilayah Kecamatan Kahayan Hilir Kabupaten Pulang Pisau.  Hasil  penelitian ini  diharapkan  mampu  informasi  kepada pihak  terkait  berupa  distribusi  bahan bakar  berdasarkan  karakteristik  jenis biomassa permukaan yang mudah terbakar, guna membantu maupun mempermudah  dalam  upaya  pencegahan terjadinya  kebakaran  hutan  dan  lahan pada  saat  musim  kemarau  di  wilayah Kecamatan  Kahayan  Hilir  Kabupaten Pulang Pisau.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah laptop, GPS (Global Positioning  System) Garmin  78s,  kamera Handphone  vivo  Y17,  printer  Canon MP285,  aplikasi  (  ENVI  5.1,  ArcMap 10.3, Microsoft Office 2010 dan Aplikasi android Avenza  Map ),  Parang/pisau,
Gunting,  Tali  Rafia,  Meteran  Roll  (50 meter), Alat tulis dan tally sheet, Pelastik Klip,  Spidol,  Pita  ukur,  Pipa  1,3  m, Klinometer,  Selotip,  Kuadran  aluminium 0,5  m  x  0,5  m,  Oven,  Timbangan gantung,  Timbangan  analitik  dan  objek yang digunakan berupa  Jenis-jenis pohon dan  tumbuhan  bawah  dari  plot  lokasi penelitian.  Bahan  yang  digunakan  antara lain Citra Landsat 8 OLI tahun 2021.

## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan data  primer  primer  diperoleh  langsung dari  hasil  pengecekan  di  lapangan sedangkan data sekunder merupakan data yang  diperoleh  dari  buku,  jurnal  maupun laporan penelitian dan dari Citra Landsat. Data  pendukung  yang  diperlukan  dalam penelitian ini pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pendukung Penelitian

## Metode Pengambilan Data
Koreksi Citra FLAASH  Atmospheric  Correction yang  terdapat  pada ENVI  5.3  digunakan untuk  melakukan Koreksi  Atmosfer yang akan memperbaiki gambar baik, mengoreksi  pajang  gelombang  dari  kanal Visible hingga Near  Infrared dan  SWIR, hingga lebih dari 3 mikrometer.
Melakukan Pengelompokan (Stratifikasi)
Stratifikasi bertujuan
mengelompokkan    tapak    berdasarkan tutupan    lahan  ( land  cover )  atau  potensi
biomassa. Stratifikasi dilakukan berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari interpretasi  citra  satelit,  stratifikasi  yang dibuat  ada  5  (lima)  berupa  hutan,  kebun, semak  belukar,  lahan  terbuka  dan permukiman.

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  yang  digunakan  adalah matriks  kesalahan (Confusion  Matrix)
merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi  (Andini et  al., 2018). Bentuk  dari  matriks  kesalahan  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Bentuk Matriks Kesalahan (Jaya, 2007 dalam Andini et al., 2018)
Beberapa  persamaan  fungsi  yang digunakan  dalam  matrik  kesalahan  (Jaya, 2007 dalam Andini et  al., 2018)  sebagai berikut :
Akurasi Pembuat = 𝑿 𝟏𝟏 𝑿 𝟏+ × 𝟏𝟎𝟎 %
Akurasi Pengguna = 𝑿 𝟏𝟏 𝑿 +𝟏 × 𝟏𝟎𝟎 %
Akurasi Keseluruhan  =(( ∑ 𝑿 𝒊𝒊 ) / 𝑵))  × 𝟏𝟎𝟎 % 𝒓 𝒊
Akurasi Kappa = ((𝑵. ∑ 𝑿 𝒊𝒊 − ∑ 𝑿 𝟏+ 𝑿 +𝟏 )/ 𝒓 𝒊 𝒓 𝒊 (𝑵 𝟐 − ∑ 𝑿 𝟏+ 𝑿 +𝟏 )) 𝒓 𝒊 × 𝟏𝟎𝟎 % Keterangan :
N :  Banyaknya  piksel  dalam  lokasi penelitian X 1+ : Jumlah piksel dalam baris ke- i X +1 : Jumlah piksel dalam kolom ke- i X ii :  Nilai  diagonal  dari  matriks  kontigensi baris    ke-I dan kolom ke-i

## Bentuk plot
Bentuk  plot  digunakan  adalah berbentuk  persegi  panjang  dengan  3 ukuran  plot  pada  setiap  pengambilan sampel yaitu:
1. Pohon besar diameter 30 cm  ke atas = Plot 20 m x 100 m (1 buah)
2. Pohon Sedang diameter 5 m - 30 cm = Sub Plot 5 m x 40 m (1 buah)
3.  Tumbuhan  bawah  =  Sub-Sub  Plot  0,5
No Jenis Data
Format Data Sumber Data 1 Data Citra Landsat 8 OLI Path-Row/ 118-062 (13 Juni 2020) Geo TIF (tif) https://earthexpl orer.usgs.gov/
2 Peta Digital Rupa Bumi
Indonesia (RBI) skala 1:50.000 Shapefile (shp) www.indonesia- geospasial.com A B C
A X 11 X 12 X 13 X 1+ X 11 / X 1+ B X 21 X 22 X 23 X 2+ X 22 / X 2+ C X 13 X 23 X 33 X 3+ X 33 / X 3+ X +1 X +2 X +3 N X 11 / X +1 X 22 / X +2 X 33 / X +3 X ii Akurasi Pengguna Akurasi Keseluruhan Akurasi Kappa Kelas Referensi
Data Sampel Jumlah Piksel Akurasi Pembuat
D a ta C it ra Total Piksel
(Krisna Wahyu, Santosa Yulianto dan Penyang)
m x 0,5 m ( 6 buah ) Uraian  plot,  sub  plot  dan  sub-sub  plot dapat  dilihat  pada  Gambar  1  sebagai berikut.
Gambar 1. Plot Persegi Panjang
Pengukuran Lapangan dan Analisis Data
Perhitungan Nilai NDVI (Normalized

## Difference Vegetation Index)
Perhitungan NDVI didasarkan pada prinsip bahwa tanaman hijau mengguakan rumus  NDVI  adalah  sebagai  berikut (Anesta et al., 2020).
NDVI    =     (NIR – Red) / (NIR+Red)
Keterangan : NIR = radiasi inframerah dekat dari piksel. Red  = radiasi cahaya merah dari piksel.

## Pengukuran Biomassa Pohon
Pengukuran
biomassa pohon dilakukan  dengan  cara 'non  destructive'
(tidak  merusak  bagian  tanaman)  yaitu dengan  mengukur  tinggi  dan  diameter pohon.  Pohon  besar  dengan  diameter lebih  besar  dari  30  cm  diukur  pada  plot berukuran  20  m  x  100  m  sedangkan untuk  pohon  yang  berdiameter  5-30  cm diukur  pada  plot  yang  lebih  kecil  5  m  x 40 m ( Hairiah et al., 2011 ).
1. Menghitung biomassa dengan persamaan alometrik, Biomass
Expansion  Factor (BEF)  (Wibowo et al., 2013) sebagai berikut:
Bap = v x BJ x BEF x f Keterangan:
Bap  :  biomassa  atas  permukaan  (pohon) (kg);
V : volume kayu bebas cabang (m 3 );
BJ : berat jenis kayu (g/cm 3 ) = (kg/m 3 );
BEF  : biomass  expansion  factor (1,67 default ). f :  faktor  angka  bentuk  pohon  (0,7 default ). 2. Menetapkan  volume  kayu  bebas cabang  (Mardiatmoko et  al., 2014)
menggunakan rumus:
𝑽 = 𝟏 𝟒 𝝅 . (𝑫/𝟏𝟎𝟎) 𝟐 . 𝑻 . 𝒇
Keterangan : V : Volume kayu bebas cabang (m 3 ) D : Diameter pohon (cm) T : Tinggi pohon bebas cabang (m) f : Faktor bentuk (0,7 default )
3. Menetapkan  berat  jenis  (BJ)  kayu dari  masing-masing  jenis  pohon Menghitung  volume  dan  BJ  kayu dengan  rumus  (Hairiah et  al., 2011) sebagai berikut: Rumus volume kayu:
𝑽𝒐𝒍𝒖𝒎𝒆 (𝒄𝒎 𝟑 ) = 𝝅𝒓 𝟐 𝒕 Rumus Berat Jenis kayu :
𝑩𝑱 (𝒈 𝒄𝒎 𝟑 ) = 𝑩𝒆𝒓𝒂𝒕 𝑲𝒆𝒓𝒊𝒏𝒈 (𝒈)
𝑽𝒐𝒍𝒖𝒎𝒆 (𝒄𝒎 𝟑 ) Keterangan: 𝜋 : 22/7 atau 3,14 r    : Jari-jari potongan kayu
t   : Panjang/tebal kayu
4. Menjumlahkan biomassa semua pohon yang  ada  pada  suatu  plot,  baik  pohon besar maupun pohon sedang, diperoleh total  biomassa  pohon  per  plot  dengan standar internasional dinyatakan dalam (ton/ha) dengan rumus: (Hairiah et al., 2011)
𝐚 𝐩𝐞𝐫 𝐥𝐮𝐚𝐬𝐚𝐧 (𝐭𝐨𝐧/𝐡𝐚) 𝐁𝐢𝐨𝐦𝐚𝐬𝐬𝐚 𝐩𝐨𝐡𝐨𝐧 = 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐢𝐨𝐦𝐚𝐬𝐬𝐚 𝐩𝐨𝐡𝐨𝐧 (𝐊𝐠) 𝐋𝐮𝐚𝐬 𝐏𝐥𝐨𝐭 (𝐦 𝟐 )

## Pengukuran Biomassa Tumbuhan Bawah
Pengambilan  sampel  biomassa
(‘ understorey’ )

## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020
tumbuhan bawah menggunakan metode 'destructive' (merusak  bagian  tanaman)
menggunakan kuadran aluminium dengan  ukuran  0,5  m  x  0,5  m.
Tumbuhan bawah yang diambil sebagai sampel  adalah  semua  tumbuhan  hidup
berupa anakan pohon yang berdiameter  <5cm,  herba  dan  rumput- rumputan ( Hairiah et al., 2011 ).
Pengukuran  biomassa  tumbuhan bawah  yaitu  dengan  mengeringkan sampel biomassa tumbuhan yang
Gambar 2. Alur Penelitian
(Krisna Wahyu, Santosa Yulianto dan Penyang)
sudah  ditimbang  kemudian  dioven pada suhu 80 o C selama 2 x 24 jam atau sampai berat konstan, menimbang berat keringnya  dan  menghitung  total  berat kering  tumbuhan  bawah  per  kuadran dengan rumus sebagai berikut ( Hairiah et al., 2011 ):
𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐞𝐫𝐚𝐭 𝐊𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 (𝐠) = 𝐁𝐊 𝐬𝐚𝐦𝐩𝐞𝐥 (𝐠) 𝐁𝐁 𝐬𝐚𝐦𝐩𝐞𝐥 (𝐠) × 𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐁 (𝐠)
Keterangan: BK = berat kering BB = berat basah

## Catatan:
Apabila  pengambilan  sampel  tumbuhan bawah  dilakukan  pada  6  kuadran,  maka total berat kering tumbuhan bawah pada plot  yang  diamati  adalah  nilai  rata-rata dari  keenam  kuadran  tersebut,  bukan penjumlahan dari keenamnya

## Alur Penelitian
Alur  penelitian  dalam  penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
et al., 2011 ):
𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐞𝐫𝐚𝐭 𝐊𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 (𝐠) = 𝐁𝐊 𝐬𝐚𝐦𝐩𝐞𝐥 (𝐠) 𝐁𝐁 𝐬𝐚𝐦𝐩𝐞𝐥 (𝐠) × 𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐁𝐁 (𝐠)
Keterangan: BK = berat kering BB = berat basah

## Catatan
Apabila  pengambilan  sampel  tumbuhan bawah  dilakukan  pada  6  kuadran,  maka total berat kering tumbuhan bawah pada plot  yang  diamati  adalah  nilai  rata-rata dari  keenam  kuadran  tersebut,  bukan penjumlahan dari keenamnya.

## Alur Penelitian
Alur  penelitian  dalam  penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Klasifikasi Citra
Pengamatan  langsung  di  lapangan atau ground  check yang  bertujuan  untuk mengetahui tingkat ketelitian dari interpretasi  citra  digital  penginderaan jauh.  Berikut  peta  penutupan  lahan  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta Penutupan Lahan di Kecamatan Kahayan Hilir

## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020
Peta penutupan lahan di Kecamatan Kahayan Hilir menggunakan skal 1:250.000 didapatkan 7 (tujuh) penutupan lahan berupa lahan terbuka, hutan, semak dan belukar, awan, permukiman, perkebunan  dan  sungai  dengan  mengacu pada  klasifikasi  penutupan  lahan  Standar Nasional  Indonesia  (SNI)  7645-1:2014. Luasan lahan pada peta pada Tabel 3.
Tabel 3. Luas Tutupan Lahan

## NDVI (Normalized Difference Index)
Interval  kelas  kerapatan  NDVI  di
bagi  menjadi  4  kelas  dengan  nilai  lahan terbuka  atau  lahan  tidak  bervegetasi memiliki nilai -1 – 0 sedangkan untuk lahan  bervegetasi  dibagi  menjadi  3 kelas  kerapatan  berupa  kerapatan  rendah 0  –  0,33,  kerapatan  sedang  0,33  –  0,66 dan kerapatan tinggi 0,66 – 1.
Peta  NDVI  di  Kecamatan  Kahayan Hilir pada Gambar 5.4 menunjukan kelas kerapatan  tinggi  memiliki  luasan  paling besar  dibandingan  dengan  lahan  terbuka. Berikut  data  luasan  hektar  dari  4  kelas NDVI dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Luasan 4 kelas NDVI No Penutupan Lahan Luas (ha) 1 Awan 953,81 2 Hutan 12.914,55 3 Lahan Terbuka 2.381,69 4 Perkebunan Sawit 230,5 5 Permukiman 2.108,83 6 Semak dan Belukar 39.131,79 7 Sungai 1545,83 59.267 Total No NDVI Luas (ha) 1 Non Vegetasi 1.502,29 2 Kerapatan Rendah 354,71 3 Kerapatan Sedang 2.141,75 4 Kerapatan Tinggi 55.268,25 59.267 Total
Gambar 4. Peta NDVI di Kecamatan Kahayan Hilir
(Krisna Wahyu, Santosa Yulianto dan Penyang)
Luasan lahan terbesar terdapat pada tingkat    kerapatan  tinggi  dengan  jumlah 55.268,25  ha  sedangkan  luasan  lahan terendah  terdapat  pada  kerapatan  rendah
sebesar  sebesar  354,71  ha.  Berikut  peta NDVI  di  Kecamatan  Kahayan  Hilir  pada Gambar 4.
Penutupan  Lahan  pada  Citra  dan Lokasi Penelitian
Hasil  pengolahan  menghasilkan peta  yang  akan  digunakan  di  lapangan berupa peta penelitian biomassa permukaan  di  Kecamatan  Kahayan  Hilir menggambarkan  berupa  jenis  tutupan lahan pada masing-masing tingkat kerpatan  vegetasi  yang  disajikan  pada Gambar 5. Uji  Akurasi  Klasifikasi  Penutupan Lahan Uji  tingkat  ketelitian  klasifikasi menggunakan matrik kesalahan (confusion  matrix) dilakukan  dengan pengambilan sampel masing-masing kelas  27  sampel,  berikut  disajikan  pada Tabel 5.
Gambar 5. Peta Penelitian Biomassa
Peta penelitian Biomassa menghasilkan  beberapa  macam  tutupan lahan  pada  tingkat  Kerapatan  Tinggi (KT),  Kerapatan  Sedang  (KS)  dan Kerapatan Rendah (KR). Peta ini digunaakan
sebagai acuan untuk
menentukan  titik  lokasi  penempatan  plot yang  bertujuan  untuk  mengukur  jumlah biomassa  dan  mengidentifikasi  jenis
vegetasi  yang  ada  di  lapangan  pada masing-masing jenis penutupan lahan.

## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020
Tabel  5.  Matrix  Kesalahan  Klasifikasi (Confusion  Matrix) dan  Akurasi
Klasifikasi Penutupan Lahan
Hasil analisis uji akurasi keseluruhan pada penelitian
ini mendapatkan  nilai  87,65%,  hasil  ini menunjukan  bahwa  klasifikasi  penutupan lahan  terklasifikasi  dengan  benar  sebesar 87,65%  piksel.  Menurut  pernyataan Short,  (1982) dalam Marwati et  al., (2018)    Klasifikasi  citra  dianggap  benar jika hasil perhitungan confusion matrix ≥ 80%.
Uji  akurasi  kappa  pada  penelitian ini  memiliki  persentase  sebesar  85% merupaka  nilai  yang  cukup  tinggi  pada analisis  kappa  sehingga  data  memiliki tingkat  akurasi  cukup  tinggi.  Menurut Riswanto  (2009) dalam Andini et  al.,
(2018) hasil proses klasifikasi yang dapat diterima  adalah  proses  klasifikasi  yang memiliki  nilai  akurasi  kappa  lebih  atau sama dengan 85%.
Karakteristik  jenis  penutupan  lahan yang  terdapat  pada  lokasi  penelitian  dan jenis  vegetasi    meliputi  jenis  tutupan  dan tingkat  kerapatannya  di  lokasi  penelitian disajiakan kedalam tabel 6.
Tabel 6. Jenis Vegetasi Pada Setiap Jenis Tutupan Lahan
Hutan KT Semak Belukar KT Permukiman KT Lahan Terbuka KR Lahan Terbuka KS Lahan Terbuka KT Hutan KT 23 4 27 85,19% Semak Belukar KT Permukiman KT Lahan Terbuka KR Lahan Terbuka KS Lahan Terbuka KT 26 28 27 30 32 19 162 88,46% 85,71% 100% 80% 81,25% 94,74% 23 24 27 24 26 18 142 87,65% 85% Akurasi Pembuat 27 66,67% 6 3 18 27 88,89% Akurasi Keseluruhan Akurasi Kappa Kelas Referensi Jumlah Piksel 1 27 96,30% Total Piksel Akurasi Pengguna 27 88,89% 27 27 100% Data Sampel D a ta C it r a 3 24 24 3 26 Je nis Tutupan Tingkat Ke rapatan Je nis  Ve ge tas i Nama Botani
Bajakah Kalalawit Uncaria gambir Roxb Beringin Hutan Ficus benjamina Bungur Lagerstroemia speciosa Gegedangan Ficus hirta Hata (Tumbuhan merambat) Lygodium microphyllum Jambu-jambu Eugenia sp. Kalakai Stenochlaena palutris Kalanduyung Trema orientalis Kangkawang Papas * Karet Hevea brasiliensis Laban Vitex pinnata Mahang Damar Macaranga triloba Mara Macaranga tanarius Rambangun Tetractomia obovata Merrill . Rumput Minjangan Chromolaena odorata Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Sengon Paraserianthes falcataria L. Nielsen Sungkai Peronema canescens Jack Akasia daun lebar Acacia mangium Willd., Bungur Lagerstroemia speciosa Galam Melaleuca leucadendron Kalanduyung Trema orientalis
Karamunting
Melastoma malabathricum Laban Vitex pinnata
Mahang Damar Macaranga triloba Pakis Boston
Nephrolepis cordifolia Pakis Paku Jampa Pteridium esculentum Rambangun Tetractomia obovata Merrill . Rambutan Nephelium lappaceum Rengas Gluta renghas Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Karamunting Melastoma malabathricum Pakis Boston Nephrolepis cordifolia Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Galam Melaleuca leucadendron
Karamunting Melastoma malabathricum Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Bandotan Ageratum conyzoides Cacabean Ludwigia octovalvis Kalakai Stenochlaena palutris
Karamunting
Melastoma malabathricum Padi Oryza sativa
Pakis Boston Nephrolepis cordifolia Pakis Hutan Pteridium esculentum Rumput Banto Leersia hexandra Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Sapu manis Scoparia dulcis Galam Melaleuca leucadendron Bungur Lagerstroemia speciosa Durian Durio zibethinus
Jambu air
Syzygium aqueum Ketapang Terminalia catappa Laban
Vitex pinnata
Mangga
Mangifera indica Palem Ekor Tupai Wodyetia bifurcate Rambutan Nephelium lappaceum Rumput air mancur Pennisetum setaceum Rumput Israel Asystasia gengetica Rumput Jariji Digitaria sanguinualis
Rumput Minjangan Chromolaena odorata Rumput Paitan Axonopus compressus Rumput Panik Ehrharta erecta Rumput potong nasi Leersia oryzoides Rumput Sawi Langit Cyanthillium cinreum
Rumput Ubi Kates Ipomoea cairica
Sengon Paraserianthes falcataria
L. Nielsen Trembesi Samanea saman Hutan Tinggi Se mak dan Be lukar Tinggi Lahan Te rbuka Rendah Lahan
Te rbuka Sedang Lahan Te rbuka Tinggi Pe rmukiman Tinggi Elaeis guineensis Jacq Pe rke bunan Sawit Sedang Sawit
Elaeis guineensis Jacq Pe rke bunan Sawit Tinggi Sawit Je nis Tutupan Tingkat Ke rapatan Je nis Ve ge tasi Nama Botani Bajakah Kalalawit Uncaria gambir Roxb Beringin Hutan Ficus benjamina Bungur Lagerstroemia speciosa Gegedangan Ficus hirta Hata (Tumbuhan merambat) Lygodium microphyllum Jambu-jambu Eugenia sp. Kalakai Stenochlaena palutris Kalanduyung Trema orientalis Kangkawang Papas * Karet Hevea brasiliensis Laban Vitex pinnata
Mahang Damar Macaranga triloba Mara Macaranga tanarius Rambangun Tetractomia obovata Merrill .
Rumput Minjangan Chromolaena odorata Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Sengon Paraserianthes falcataria L. Nielsen Sungkai Peronema canescens Jack Akasia daun lebar Acacia mangium Willd., Bungur Lagerstroemia speciosa Galam Melaleuca leucadendron Kalanduyung Trema orientalis Karamunting Melastoma malabathricum Laban Vitex pinnata Mahang Damar Macaranga triloba Pakis Boston
Nephrolepis cordifolia Pakis Paku Jampa Pteridium esculentum Rambangun Tetractomia obovata Merrill . Rambutan Nephelium lappaceum Rengas Gluta renghas Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Karamunting Melastoma malabathricum Pakis Boston Nephrolepis cordifolia Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Galam Melaleuca leucadendron Karamunting Melastoma malabathricum Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Bandotan Ageratum conyzoides Cacabean Ludwigia octovalvis Kalakai Stenochlaena palutris Karamunting
Melastoma malabathricum Padi Oryza sativa Pakis Boston Nephrolepis cordifolia
Pakis Hutan Pteridium esculentum
Rumput Banto Leersia hexandra
Rumput Rija-rija Scleria sumatrensis Sapu manis Scoparia dulcis Galam
Melaleuca leucadendron Bungur Lagerstroemia speciosa
Durian Durio zibethinus Jambu air Syzygium aqueum Ketapang Terminalia catappa Laban Vitex pinnata Mangga Mangifera indica
Palem Ekor Tupai Wodyetia bifurcate
Rambutan Nephelium lappaceum
Rumput air mancur Pennisetum setaceum Rumput Israel Asystasia gengetica Rumput Jariji Digitaria sanguinualis Rumput Minjangan Chromolaena odorata Rumput Paitan Axonopus compressus Rumput Panik Ehrharta erecta Rumput potong nasi Leersia oryzoides
Rumput Sawi Langit Cyanthillium cinreum Rumput Ubi Kates Ipomoea cairica Sengon Paraserianthes falcataria L. Nielsen Trembesi Samanea saman Hutan Tinggi Se mak dan
Be lukar Tinggi Lahan
Te rbuka Rendah Lahan
Te rbuka Sedang Lahan Te rbuka Tinggi Pe rmukiman Tinggi Elaeis guineensis Jacq
Pe rke bunan
Sawit Sedang Sawit
Elaeis guineensis Jacq Pe rke bunan Sawit Tinggi Sawit
(Krisna Wahyu, Santosa Yulianto dan Penyang)

## Biomassa di Kecamatan Kahayan Hilir
Biomassa didefinisikan sebagai total  jumlah  materi  hidup  di  atas permukaan  pada  suatu  pohon  dan dinyatakan dengan satuan ton berat kering per  satuan  luas  (Brown,  1997 dalam Sutaryo,  2009).  Berikut  total  biomassa per  setiap  jenis  tutupan  lahan  yang terdapat  pada  Kecamatan  Kahayan  Hilir yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Kebun sawit kerapatan tinggi memiliki  nilai  Biomassa  yang  besar dibandingkan hutan kerapatan tinggi yaitu 187,25  ton/ha  dan  113,51  ton/ha  hal  ini dapat  dikarenakan  hasil  dari  pengukuran diameter  antara  batang  sawit  dan  pohon memiliki  ukuran  relatif  besar  pada  sawit, sama halnya menurut Muhdi et al, (2015) menyatakan  bahwa  persamaan  biomassa di atas permukaan tanah pada perkebunan kelapa  sawit  di  Binjai,  Sumatera  Utara terpilih yaitu W = 0,003 D 2,761 , dimana D merupakan  nilai  diameter  suatu  pohon dengan  demikian  persamaan  alometrik pendugaan biomassa pohon dengan menggunakan  variabel  bebas  diameter pohon  dapat  dipakai  untuk  menduga biomassa pada perkebunan kelapa sawit
Tabel 7. Total Biomassa setiap Jenis
Tutupan Lahan di Kecamatan
Kahayan Hilir
Total biomassa permukaan di Kecamatan Kahayan Hilir terhadap luasan  lahan  biomassa  terbesar  terdapat pada  jenis  tutupan  lahan  hutan  kerapatan tinggi  dengan  total  biomassa  sebesar 1.419.013,40  ton  atau  62,58%,  Semak dan belukar kerapatan tinggi dengan total biomassa  770.449,68  ton  atau  33,98  %, permukiman  kerapatan  tinggi  memiliki total biomassa 44.169,32 ton atau 1,95 %, kebun  sawit  kerapatan  tinggi  dengan jumlah total  biomassa  21.518,77 ton  atau 0,95  %,  lahan  terbuka  kerapatan  tinggi dengan  total  biomassa  8.025,37  ton  atau 0,35%,  kebun  sawit  kerapatan  sedang dengan  jumlah  total  2.690,09  ton  atau 0,12  %,  lahan  terbuka  kerapatan  sedang dengan  total  1.545,81  atau  0,07  %  dan total  biomassa  terkecil  terdapat  pada tutupan  lahan  terbuka  kerapatan  rendah dengan  total  biomassa    79,65  ton  atau 0,004  %.  Diagram  persentase  total biomassa  di  Kecamatan  Kahayan  Hilir dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar  6.  Persentase  Total  Biomassa Permukaan
Keterkaitan Biomassa
terhadap
Potensi Rawan Terbakar Faktor  alami  yang  menyebabkan terjadinya  kebakaran  antara  lain  oleh pengaruh  El-Nino  yang  menyebabkan kemarau berkepanjangan sehingga vegetasi  tutupan  lahan  menjadi  kering.
Jenis Tutupan Biomassa Ton/ ha Luas (ha) Biomassa (ton) Persentase Biomassa (%) Perkebunan Sawit KT Umur 10 Tahun 187,25 114,92 21.518,77 0,95 Hutan KT 113,51 12.501,37 1.419.013,40 62,58 Perkebunan Sawit KS Umur 5 Tahun 28,53 94,29 2.690,09 0,12 Permukiman KT 29,93 1.475,66 44.169,32 1,95 Semak dan Belukar KT 18,62 41.371,06 770.449,68 33,98 Lahan Terbuka KT 9,00 891,33 8.025,37 0,35 Lahan Terbuka KS 4,25 364,06 1.545,81 0,07 Lahan Terbuka KR 3,09 25,75 79,65 0,004 2.267.492,10 100 Total

## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020
Hutan  lebat  biasanya  memberikan  lebih banyak  naungan,  menghasilkan  suhu lingkungan  yang  lebih  rendah  dan kelembaban yang lebih  besar, dan karena hal  tersebut  hutan  lebat  tidak  begitu rentan terhadap kebakaran hutan.
Sebaliknya  pada  tumbuhan  bawah  yang tanpa  naungan  yang  terus  menerus kehilangan  air  karena  evapotranspirasi, kehilangan  air  diseimbangkan  dengan  air yang diserap dari tanah, kelembaban, atau hujan.  Ketika  keseimbangan  ini  tidak dipertahankan,  maka  tumbuhan  akan mengering,  tumbuhan  kering  merupakan bahan  bakar  potensial  jika  terkena percikan api baik disengaja maupun tidak disengaja.  Menurut  Yusuf et  al., (2019) secara umum, karakteristik biofisik lingkungan yang memengaruhi kebakaran hutan dan lahan adalah tutupan lahan.
Biomassa  yang  diperoleh  dari hasil pengukuran lapangan
dan
perhitungan menggunakan rumus alometrik mendapatkan hasil total biomassa  per  tutupan  lahan  yang  ada  di Kecamatan  Kahayan  Hilir  menghasilkan Peta  Potensi  Biomassa  Rawan  Terbakar pada Gambar 7.
terbuka  sering  ditemukan  tumbuhan bawah dengan jenis rumput  rija-rija yang jika  pada  iklim  kemarau  yang  panjang menyebabkan tumbuhan serta lingkungannya menerima cahaya matahari secara langsung dan mengakibatkan terjadinya proses
evapotranspirasi atau penguapan sejumlah air dari permukaan tanah, genagan air dan tumbuhan  di  lahan  tersebut  lebih  besar sehingga tumbuhan akan mengering lebih cepat  serta  luasnya  lahan  dan  banyaknya biomassa  tumbuhan  bawah  berpotensi akan terjadinya kebakara lahan.
Gambar 7. Peta Sebaran Potensi Biomassa Permukaan
(Krisna Wahyu, Santosa Yulianto dan Penyang)
Hasil penelitian melalui pengamatan  yang  ada  di  lapangan  besar kemungkinan rawan terbakar terjadi pada tutupan  lahan  semak  belukar  dan  lahan terbuka  yang  dipengaruhi  oleh  3  faktor penentu  yaitu  jenis  tutupan  lahan,  iklim dan akses jalan.
Vegetasi  penutupan  lahan  yang berlimpah  di  lokasi  penelitian  pada tutupan  lahan  semak  belukar  dan  lahan Menurut  (Saharjo et  al, 1998 dalam Yusuf et  al., 2019)  pada  kondisi tertentu  seperti  musim  kemarau  yang ekstrim,  ketersediaan  biomassa  yang tinggi akan memperbesar potensi terjadinya kebakaran lahan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Kesimpulan yang dapat dikemukakan berdasarkan hasil penelitian ini adalah :
1. Sebaran  potensi  biomassa  permukaan tetap  didominasi  oleh  hutan  sebesar (62,58%)  walaupun  dari  segi  luas penutupan  lahan  didominasi  oleh semak dan belukar (33,98%).
2. Jenis biomassa permukaan yang banyak ditemukan pada hutan kerapatan  tinggi  terdapat  jenis  laban (Vitex pinnata), mahang damar (Macaranga  triloba), dan  bungur (Lagerstroemia  speciosa) .  Sedangkan pada tumbuhan bawah banyak ditemukan jenis rumput rija-rija (Scleria  sumatrensis) .  Tumbuhan  ini banyak  ditemukan  pada  lahan  yang terbuka  tanpa  naungan  yang  jika  pada musim kemarau panjang menyebabkan tumbuhan  menerima  cahaya  matahari secara  langsung  dan  mengakibatkan terjadinya proses evapotranspirasi lebih  besar  sehingga  tumbuhan  akan mengering  lebih  cepat  serta  luasnya
lahan dan banyaknya biomassa menyebabkan  rumput  rija-rija  rawan terhadap kebakaran.

## Saran
Sedikitnya  luasan  hutan  pada  peta sebaran  biomassa  serta    sebaran  vegetasi khusunya  di  tingkat  pohon  dan  adanya lahan  terbuka  pada  saat  pengecekan lapangan  maka  perlu  dilakukan  reboisasi serta pengkayaan tumbuhan yang berguna untuk  mengembalikan  fungsi  ekosistem dan memperbanyak vegetasi pada tingkat pohon.

## DAFTAR PUSTAKA
Andini,  S.  W.,  Prasetyo,  Y.  &  Sukmono,
A. (2018). Analisis Sebaran
Vegetasi  dengan  Citra  Satelit Sentinel  Menggunakan  Metode NDVI  dan  Segmentasi. Jurnal Geodesi UNDIP , 7 (1), 14-24.
Anesta, A. F., Fatman, A. F., & Sugandi, M.  (2020).  Zonasi  Distribusi Tanaman Hutan di Taman Nasional Gunung Semeru Berdasarkan Integrasi Nilai Indeks Vegetasi  dan  Digital  Elevation Model. Jurnal  Geosains  dan
Remote Sensing , 1 (2), 64-70. Badan Pusat Statistik. (2015). https://www.bps.go.id/ (Diakses pada  tanggal  18  Februari  2021 pada pukul 19.30 WIB).
Hairiah, K., Ekadinata, A., Sari, R. R., & Rahayu,  S.  (2011).  Pengukuran Cadangan  Karbon  dari  Tingkat Lahan ke  Bentang Lahan  Edisi ke 2. Bogor (ID): World Agroforestry
Center–ICRAF . Istomo.,  &  Farida,  N.  E.  (2017).  Potensi Simpanan Karbon di Atas Permukaan Tanah Tegakan
Acacia  nilotica L.(Willd)  ex.  Del.

## Jurnal
Hutan Tropika e-ISSN: 2656-9736  / p-ISSN: 1693-7643
Vol. 17 No. 2 / Desember 2022   Hal. 246-258 https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JHT Akreditasi Menristek/Kep.BRIN No.148/M/KPT/2020
di  Taman  Nasional  Baluran,  Jawa
Timur. Journal of Natural Resources and Environmental Management , 7 (2), 155-162.
Mardiatmoko,  G.,  Pietersz,  J.  H.,  & Boreel,  A.  (2014).  Ilmu  Ukur Kayu  dan  Inventarisasi  Hutan.
Ambon:  Badan  Penerbit  Fakultas
Pertanian Universitas Patimura.
Marwati,  A.,  Prasetyo,  Y.  &  Suprayogi,
A.  (2018).  Analisis  Perbandingan Klasifikasi Tutupan Lahan Kombinasi  Data Point  Cloud Lidar dan  Foto  Udara  Berbasis Metode Segmentasi dan Supervised. Jurnal Geodesi Undip , 7 (1), 36-45. Muhdi.,  Risnasari,  I.,  Bayu,  E.  S., Hanafiah,  D.  S.,  Hutasoit,  A., Sitanggang,  G.  N.,  &  Silaban,  D.
S.  (2015).  Kuantifikasi  Biomassa Perkebunan  Kelapa  Sawit  di Langkat, Sumatera Utara. Pertanian Tropik , 2 (1), 156655.
Nugraha,  I.,  (2016).  Merananya  Kondisi
Hutan Desa Kalawa Pasca Kebakaran  Lahan  dan  Hutan Hebat  di  Kalteng.  ( Kesalahan! Referensi hyperlink tidak valid. ) (Diakses pada tanggal 18 Februari 2021 pada pukul 20.00 WIB). Saharjo  B.  H,  Syaufina  L,  Nurhayati  A. D,  Putra  E.  I,  Wardana.  (2017). Pemanfaatan  Lahan  Gambut  dan
Emisi  Gas  Rumah  Kaca.  Bogor (ID) : IPB Pr. Sutaryo, D. (2009). Penghitungan
Biomassa Sebuah pengantar untuk
Studi  Karbon  dan  Perdagangan Karbon. Wetlands  International
Indonesia Programme. Bogor . Wibowo, A., Samsoedin, I., Nurjahjawilasa, S., & Muttaqin, Z. (2013). Petunjuk Praktis Menghitung  Cadangan  Karbon Hutan. Pusat penelitian dan Pengemabangan  Perubahan  Iklim dan kebijakan. Kementerian Kehutanan, Jakarta . Yusuf,  A.,  Hapsoh,  H.,  Siregar,  S.  H.,  & Nurrochmat, D. R. (2019).
Analisis  Kebakaran  Hutan  dan Lahan di Provinsi Riau. Dinamika Lingkungan  Indonesia , 6 (2),  67- 84.