## Original Article
Journal of Science and Applicative Technology vol. 6 (2), 2022, pp. 99-108 | 99
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 19 July 2022 Accepted 17 October 2022 Published 30 December 2022
DOI: 10.35472/jsat.v6i2.964

## PEMODELAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI SIMPANAN KARBON DI BLOK 1 PT ALAM BUKIT TIGAPULUH
Arief Firmansyah *a , Hamzah b ,  Eva Achmad b
a Program Studi Magister Ilmu Lingkungan, Universitas Jambi, Jambi 36361
b Fakultas Pertanian Jurusan Kehutanan, Universitas Jambi, Jambi 36361
* Corresponding E-mail: arieffirmansy@gmail.com
Abstract : Biomass calculations are useful for knowing the amount of carbon stored in a forest ecosystem and essential steps to mitigate global warming and climate change. Restoration activities at PT Alam Bukit Tigapuluh (PT ABT) have indirectly made efforts to absorb carbon dioxide (CO 2 ). This study aimed to analyze and measure carbon storage as well a model and map of carbon storage at PT ABT. The study used the survey method of species, diameter at breast height, and vegetation height with a plot size of 20mx20m. The research conducted to analyze carbon storage and build a regression model. The results showed that the average carbon storage of the 30 plots was 259.32 tons/ha and the estimated carbon storage is 5,496,233 tC. The best regression model’s  modelling  result  are Y  =  -817  +  331.5  MSRVI  with  the  correlation  of  determination  being  76.40%.  The distribution of carbon storage in PT ABT is divided into 5 classes, namely, non-vegetated class (<0 tons/ha) of 57 ha, low (0- 112.55 tons/ha) of 291 ha, medium (112.55-225.11 tons/ha) covering an area of 2,059 ha, high (225.11-337.67 tons/ha) covering an area of 18,533 ha and very high (>337.67 tons/ha) covering an area of 1,256 ha.
Keywords: carbon, model, remote sensing
Abstrak: Penghitungan biomassa berguna untuk mengetahui jumlah karbon tersimpan pada suatu ekosistem hutan dan salah satu langkah penting untuk memitigasi pemanasan global dan perubahan  iklim. Kegiatan restorasi di PT Alam Bukit Tigapuluh (PT  ABT)  secara  tidak  langsung  telah  melakukan  upaya  penyerapan  karbon  dioksida  (CO 2 ).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis dan mengukur simpanan karbon serta memodelkan dan memetakan simpanan karbon di PT ABT. Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  survei  jenis,  diameter  setinggi  dada,  dan  tinggi  vegetasi  dengan  plot  ukuran 20mx20m  dan  dilanjutkan  dengan  analisis simpanan  karbon  dan  membangun  model  regresi  menggunakan  beberapa  indeks vegetasi dan burn severity . Hasil yang didapatkan bahwa rata-rata simpanan karbon dari 30 plot yaitu 259,32 ton/ha. Estimasi simpanan karbon di Blok 1 PT ABT yaitu sebesar 5.496.233 tC. Hasil pemodelan didapatkan model regresi terbaik yaitu model dengan persamaan Y = -817 + 331,5 MSRVI dengan korelasi determinasi sebesar 76,40%. Sebaran simpanan karbon di PT ABT dibagi menjadi 5 kelas yaitu, kelas bukan vegetasi (<0 ton/ha) seluas 57 ha, rendah (0-112,55 ton/ha) seluas 291 ha, sedang (112,55-225,11 ton/ha) seluas 2.059 ha, tinggi (225,11-337,67 ton/ha) seluas 18.533 ha dan sangat tinggi (>337,67 ton/ha) seluas 1.256 ha.
Kata Kunci : karbon, model, penginderaan jauh

## Pendahuluan
PT  Alam  Bukit  Tigapuluh  (PT  ABT)  merupakan perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  restorasi ekosistem.  PT  ABT  memperoleh  izin berdasarkan Surat Keputusan Kepala Badan Koordinasi Penanaman Modal Nomor: 7/1 / IUPHHK- RE / PMDN / 2015 tanggal 24 Juli 2015  bertempat  di  Kabupaten  Tebo  Provinsi  Jambi. Perusahaan ini terdiri dari 2 blok konsesi dengan luasan konsesi sebesar 38.665 ha. Secara tutupan, hutan blok 1 masih  masuk  ke  dalam  kategori  yang  baik  sedangkan
hutan blok 2, tutupan hutannya masuk kedalam kategori yang  sedikit  dan  hanya  tersisa  di  wilayah  penyangga antara  PT  ABT  Blok  2  dan  Taman  Nasional  Bukit Tigapuluh.  Pada  penelitian  ini,  Blok  1  dipilih  sebagai lokasi penelitian karena tutupan hutannya masih banyak dan  bagus.  Secara  tidak  langsung  hutan  di  konsesi  PT ABT  melakukan  upaya  penyerapan  karbon  dioksida (CO 2 )  dalam  bentuk  pelaksanaan  kegiatan  restorasi seperti penanaman dan perlindungan hutan yang tersisa di  konsesi  PT  ABT.  Penyerapan  CO 2 pada  proses fotosintesis  digunakan  untuk  pertumbuhan  vegetasi

## Open Access
e-ISSN: 2581-0545
PEMODELAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI SIMPANAN KARBON DI BLOK 1 PT ALAM BUKIT TIGAPULUH
baik  primer  maupun  sekunder.  Proses  fotosintesis mengabsorpsi  gas  CO 2 dari  atmosfer  dan  kemudian menyimpannya  sebagai  materi  organik  serta  biomassa dan menjadikannya sumber karbon [1].
Kegiatan pembalakan liar,  ekspansi kebun,  pembukaan hutan dengan cara dibakar dan perambahan di PT ABT oleh  pihak  yang  tidak  bertanggung  jawab  akan menyebabkan  pelepasan  emisi  karbon  yang  sangat banyak  ke  atmosfer.  Hal  ini  akan  berdampak  pada peningkatan  suhu  bumi  dan  secara  global  dapat mendukung pemanasan global sehingga mengakibatkan perubahan  iklim  yang  signifikan.  Antisipasi  yang  dapat dilakukan  yaitu  melakukan  kegiatan  yang  berdampak pada pengurangan emisi seperti yang sudah dicetuskan oleh pihak global yang dikenal dengan kegiatan Reducing Emissions  from  Deforestation  and  Forest  Degradation (REDD).
Penghitungan  biomassa  berguna  untuk  mengetahui jumlah karbon tersimpan pada suatu  ekosistem hutan. Selain  itu,  penghitungan  ini  merupakan  salah  satu langkah  penting  yang  harus  diketahui  dan  dilakukan dalam  sebuah  kegiatan  atau  langkah  untuk  mitigasi pemanasan global dan perubahan iklim  [1].  Salah satu teknologi  yang  dapat  melakukan  itu  adalah  dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh pendekatan berbasis spasial yang dapat merekam dan menganalisis secara  spasial  kondisi  biomassa  dan  karbon  tersimpan oleh  suatu  ekosistem  hutan.  Penginderaan  jauh merupakan  salah  satu  metode  untuk  melakukan pendekatan  dalam  mengestimasi  biomassa  ketika  data tegakan  hutan  di  lapangan  sulit  diperoleh.  Penelitian yang  sudah  dilakukan  menyatakan  bahwa  pendugaan biomassa  di  KPHP  unit  X  Tebo  Timur  Jambi  dapat dilakukan  dengan  penginderaan  jauh  dan  penggunaan citra  satelit  Landsat  serta  dengan  pendekatan  NDVI ( Normalized  Difference  Vegetation  Index )  dengan  nilai korelasi  (R 2 )  sebesar  85,5%  dan  model  regresi  yang dipilih  adalah  model  kuadrataik  Y  =  574,05((NDVI) 2 ) –
17,24 [2].
Penelitian mengenai pemodelan penginderaan  jauh  untuk  estimasi  simpanan  karbon menggunakan  citra  satelit  SENTINEL-2A  masih  jarang dilakukan, pada penelitian ini citra yang digunakan untuk membangun model yaitu citra satelit SENTINEL-2A yang memiliki  resolusi  10  m.  Selain  itu,  hasil  pemodelan dalam penelitian ini, dapat dijadikan acuan untuk PT ABT atau pihak lain untuk menghitung simpanan karbon dan serapan  CO 2 sehingga  dapat  dijadikan  strategi monitoring sistem dengan catatan dilakukan pada lokasi yang  sama  atau  memiliki  tipe  dan  kondisi  ekosistem yang sama.

## Metode

## Lokasi dan waktu
Lokasi  penelitian  berada  di  PT  ABT,  secara  geografis lokasi PT ABT Blok 1 berada di 102° 41' 11,329" BT - 102° 29' 12,274" BT dan 1° 7' 10,769"  LS - 1° 18' 33,783" LS dan  merupakan  penyangga  dari  Taman  Nasional  Bukit Tigapuluh.  Secara  administrasi  terletak  di  Kabupaten Tebo kecamatan Sumay dan Kecamatan 7 Koto Ilir yang terbagi ke dalam 2 Desa untuk Blok 1 yaitu Desa Muaro Sekalo  dan  Suo-suo.  Rata-rata  elevasi  di  lokasi  PT  ABT berada  di  800-1400  mdpl  (Gambar  1).  Penelitian dilaksanakan pada Oktober 2021-Desember 2021.

## Gambar 1. Lokasi penelitian

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  adalah  laptop  dengan  perangkat lunak ArcGIS 10.7.1, ERDAS Imagine, Minitab (perangkat lunak  statistik), Microsoft  Excel ,  GPS,  Buku  identifikasi vegetasi, kompas, pita ukur ( phiband ), Haga hypsometer , timbangan, parang, tally sheet , kamera dan alat  tulis.  Bahan  yang  digunakan  adalah  citra  satelit Sentinel  2A,  data shapefile RKU  dan  RKT  PT  ABT,  data shapefile tutupan  lahan  Kementerian  Kehutanan  dan Lingkungan  Hidup  (KLHK)  tahun  2020  dan  data Inventarisasi Karbon Hutan Berkala (IKHB) PT ABT.
Vegetation Index dan burn severity
Teknologi  penginderaan  jauh  dapat  memberi  solusi untuk  pemantauan  hutan  skala  luas,  salah  satunya dengan  memanfaatkan  sensor  multispektral  pada  citra satelit  dengan  berbagai  macam  algoritma band setiap citra  dan  pemrosesan  indeks  vegetasi  [3].  Pada penelitian  ini  indeks  vegetasi  yang  digunakan  untuk variabel bebas adalah Normalized Difference Vegetation Index  (NDVI),  Difference  Vegetation  Index  (DVI),
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Renormalized Difference Vegetation Index (RDVI), simple ratio  (SR),  Modified  Simple  Ratio  Vegetation  Index (MSRVI),  Enhanced  Vegetation  Index  (EVI),  Normalized Burn  Ratio  (NBR), dan Delta Normalized  Burn  Ratio (dNBR).
Normalized  Difference  Vegetation  Index adalah  suatu indeks  vegetasi  yang  sering  digunakan.  Vegetasi  yang aktif  berfotosintesis,  menyerap  sebagian  besar  cahaya merah  dan  memantulkan  banyak  cahaya  inframerah dekat.  Vegetasi  yang  mati  atau  kering  memantulkan lebih  banyak  cahaya  merah  dan  sedikit  cahaya inframerah.  Indeks  vegetasi  /  tingkat  kehijauan  dapat ditentukan  dengan  mengambil  rasio  NIR  ( band 8)  dan Red ( band 4) dari citra. Formula ini mungkin yang paling umum  dari  indeks  rasio  untuk  vegetasi.  NDVI  yang dihitung berdasarkan per pixel sebagai perbedaan yang dinormalisasi antara spektrum NIR dan Red dari sebuah citra [4].
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷) (1) Renormalized Difference Vegetation Index
dikembangkan  untuk  melinearisasikan  hubungannya dengan  variabel  fisik  dari  suatu  vegetasi.  Tujuan  dari RDVI sendiri adalah untuk mengkombinasi manfaat dari Difference  vegetation  Index  dan  NDVI  untuk  nilai Leaf Area Index (LAI) tinggi dan rendah. RDVI kurang sensitif terhadap klorofil daripada NDVI [5]. Persamaan DVI dan RDVI sebagai berikut :
DVI = NIR – Red (2) 𝑅𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (√𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷) (3)
Modified  Simple  Ratio  Vegetation  Index telah  disarankan sebagai  perbaikan  dari  RDVI  dalam  hal  sensitivitas  pada parameter  biofisik  vegetasi  melalui  kombinasinya  dengan simple ratio (SR = NIR/Red ). MSRVI merupakan indeks yang paling berpengaruh terhadap variabel klorofil daripada NDVI dan RDVI [5]. Berikut persamaan SR dan MSRVI.
SR = NIR/Red (4)
𝑀𝑆𝑅𝑉𝐼 = ( 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸𝐷 −1) (√ 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸𝐷 +1) (5)
Soil  Adjusted  Vegetation  Index menggunakan  persamaan isoline vegetasi  yang  diturunkan  melalui  aproksimasi reflektansi kanopi dengan sebuah model interaksi foton orde pertama antara kanopi dan lapisan tanah. Model SAVI telah menggunakan  pengetahuan  tentang  persamaan isoline
vegetasi  yang  diturunkan  dari  model  reflektansi  yang sederhana. Enhanced Vegetation Index merupakan metode penentuan  tingkat  kehijauan  dan  biomassa  yang dikembangkan  untuk  mengoptimalkan  sensitifitas  sinyal vegetasi yang lebih baik di daerah biomassa yang tinggi. EVI lebih  responsif  untuk  penentuan  variasi  struktur  kanopi, termasuk Leaf  Area  Index (LAI),  jenis  kanopi,  fisiognomi tanaman,  biomassa  tanaman  dan  arsitektur  kanopi  [1]. Berikut persamaan SAVI dan EVI sebagai berikut.
𝑆𝐴𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷+𝐿) (1+L) (6)
Dengan:
L = 0,5 𝐸𝑉𝐼 =  𝐺 (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅+(𝐶1 𝑥 𝑅𝐸𝐷)−(𝐶2 𝑥 𝐵𝐿𝑈𝐸)+𝐿 (7) Dengan: C1 = 6 C2 = 7,5 L = 1 G = 2,5
NBR  berfungsi  menyoroti  area  yang  terbakar  dan memperkirakan  tingkat  keparahan  akibat  dari  kebakaran tersebut.  Formula  yang  digunakan  hampir  mirip  dengan NDVI,  yang  membedakan  yaitu band yang  digunakan. Penggunaan band untuk  formula  NBR  yaitu Near  Infrared (NIR)  dan Short  Wavelength  Infrared (SWIR)  [6].  Berikut persamaan untuk menghitung NBR.
𝑁𝐵𝑅 = 𝑁𝐼𝑅−𝑆𝑊𝐼𝑅 𝑁𝐼𝑅+𝑆𝑊𝐼𝑅 (8)
Metode  NBR  membutuhkan  2  citra  sebelum  terjadi kebakaran  ( pre )  dan  citra  setelah  kebakaran  lahan  ( post ). Selisih  antara  NBR  yang  digunakan  sebelum  dan  sesudah kebakaran, akan menghasilkan delta NBR (dNBR atau ∆NBR) yang  mana  dapat  mengestimasi  tingkat  keparahan  dari kebakaran  itu  sendiri.  Semakin  tinggi  nilai  NBR  maka menunjukan tingkat kerusakan yang lebih parah, sedangkan semakin rendah nilai NBR atau negatif maka mengindikasikan  lokasi  tersebut  sedang  melakukan  suksesi setelah  kebakaran.  Formula  yang  digunakan  untuk menghitung dNBR yaitu:
𝑑𝑁𝐵𝑅 = 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑖𝑟𝑒𝑁𝐵𝑅 − 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑓𝑖𝑟𝑒𝑁𝐵𝑅 (9)

## Plot Contoh
Desain inventarisasi karbon dilakukan untuk mengalokasikan plot  pengukuran  sehingga  dapat  meningkatkan  keakuratan dan  keakuratan  data  hasil sampling .  Berdasarkan  hasil analisis menggunakan rumus winrock calculator didapatkan jumlah plot sebanyak 30 plot. Berdasarkan klasifikasi tutupan
e-ISSN: 2581-0545
PEMODELAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI SIMPANAN KARBON DI BLOK 1 PT ALAM BUKIT TIGAPULUH
lahan  dari  KLHK,  plot  survey  terbagi  menjadi  21  plot  pada tutupan  lahan  hutan  lahan  kering  sekunder,  5  plot  pada tutupan  lahan  semak  belukar  dan  2  plot  pada  tutupan pertanian  lahan  kering  campuran  dan  2  plot  perkebunan. Dalam  penentuan  lokasi  plot  tentunya  berkaitan  dengan sampling design yang digunakan. Teknik purposive sampling digunakan  pada  penelitia  ini,  teknik  ini  merupakan  teknik pengambilan contoh yang disesuaikan dengan kriteria untuk meminimalisir  kesalahan,  biaya  dan  sesuai  dengan permasalahan  yang  ada  [7].  Plot  pada  penelitian  ini  lebih detailnya dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Lokasi plot survey vegetasi
No Plot Tutupan Lahan X Y 1 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,568984 -1,162958 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,553474 -1,170498 3 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,561554 -1,177218 4 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,557575 -1,201164 5 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,589124 -1,209129 6 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,597087 -1,213028 7 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,58373 -1,228067 8 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,579248 -1,233086 9 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,57923 -1,230354 10 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,612192 -1,271372 11 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,615127 -1,268135 12 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,617152 -1,274618 13 Perkebunan 102,631364 -1,290678 14 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,591386 -1,222175 15 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,515633 -1,177951 16 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,50662 -1,159431 17 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,506471 -1,170591 18 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,51328 -1,177801 19 Semak Belukar 102,559133 -1,19543 20 Semak Belukar 102,563233 -1,195559 21 Semak Belukar 102,572889 -1,213245 22 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,582719 -1,217756 23 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,590958 -1,20939 24 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,607609 -1,279288 25 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,572317 -1,177303 26 Pertanian Lahan Kering 102,572056 -1,174689 27 Perkebunan 102,566979 -1,223128 28 Pertanian Lahan Kering 102,585739 -1,237711 29 Semak Belukar 102,607609 -1,279288 30 Semak Belukar 102,572317 -1,177303

## Pengukuran Karbon Hutan
Berdasarakan  Peraturan  Direktur  Jenderal  Pengelolaan Hutan  Produksi  Lestari  No.  P.3/PHPL/SET/KUM.0/2/2017 tentang Pedoman Inventarisasi Karbon Hutan Berkala (IKHB) pada Usaha Pemanfaatan Penyerapan dan/atau Penyimpanan Karbon Hutan menjelaskan bahwa ukuran plot
yang  digunakan  yaitu  plot  ukuran  20m  x  20m  (Gambar  2) dengan rincian:
1. Plot  A  2m  x  2m  (4m 2 )  digunakan  untuk  pengukuran semai, tumbuhan bawah dan serasah (tinggi kurang dari 1,5 m).
2. Plot  B  5m  x  5m  (25m 2 )  digunakan  untuk  pengukuran vegetasi  tingkat  pancang  (tinggi  minimal  1,5  m  dan diameter 5-10cm).
3. Plot C 10m x 10m (100m 2 ) digunakan untuk pengukuran vegetasi  tingkat  tiang  (tumbuhan  berkayu  dengan diameter > 10cm).
4. Plot D 20m x 20m (400m 2 ) digunakan untuk pengukuran vegetasi tingkat pohon (diameter di atas minimal 20 cm).
Gambar 2. Plot Pengukuran
Pendugaan  biomassa  dan  karbon  dilakukan  secara non- destructive, dengan  pendekatan  model  alometrik.  Dalam penelitian ini, model alometrik yang digunakan yaitu model dari Kattering. Model ini dibangun di Jambi dengan jumlah pohon sebanyak 29 pohon antara diameter 7,6 – 48,1 cm dan koefisien determinasi sebesar 95%.
BBA = 0, 11ρD2+0,62 (10)
Persentase  kandungan  karbon  berdasarkan  nilai default value sebesar  0,47  atau  dapat  menggunakan  nilai  persen karbon  yang  diperoleh  dari  hasil  pengukuran  contoh dilaboratorium.  Formula  perhitungan  sediaan  karbon  dari biomassa yaitu:
Cb = 0,47 x BBA (11)

## Pemodelan
Pendugaan  model  biomassa  dan  karbon  hutan  dapat dilakukan dengan beberapa model regresi:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + …+bnXn (12)
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Keterangan: Y = variabel terikat (biomassa dalam ton/ha) b0 = koefisien regresi x = variabel bebas
Pemilihan  variabel  yang  akan  digunakan  dilakukan  dengan melihat  koefisien  korelasi.  Menurut  Sugiyono  [8]  nilai koefisien  korelasi  dibagi  ke  dalam  5  kelas  dan  dalam pemilihan  variabel  bebas  maka  dipilih  dengan  nilai  yang sedang hingga kuat, Untuk lebih detailnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai koefisien korelasi Nilai koefisien korelasi Keterangan 0,00-0,199 Sangat rendah 0,20-0,399 Rendah 0,40-0,599 Sedang 0,60-0,699 Kuat 0,80-1,000 Sangat Kuat
Pemilihan  model  dilakukan  dengan  memvalidasi  model dengan  data  dari  plot  uji.  Banyaknya  plot  uji  validasi digunakan  sebanyak  30%  dari  jumlah  plot  survey  atau sebanyak 10 plot baru. Pemilihan model dapat dikategorikan berdasarkan  paramater,  yaitu:  uji Chi-square ,  Simpangan Agregat  (SA),  Simpangan  Rata-rata  (SR),  bias  (e),  dan Root Means Square Error (RMSE).
a. Chi-square digunakan untuk menghitung rasio perbedaan nilai dugaan (ŷ) dengan nilai aktual (y) .
𝑿 𝟐 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 =   ∑ (ŷ−𝒚)𝟐 𝒚 𝒏 𝒊=𝟏 (13)
b. Simpangan Agregat (SA) adalah selisih jumlah nilai aktual dan  nilai  dugaan  sebagai  persentase  terhadap  nilai dugaan.
𝑺𝑨 = ( ∑ ŷ−∑ 𝒚 𝒏 𝒊=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ ŷ 𝒏 𝒊=𝟏 ) (14)
c. Simpangan rata-rata (SR) adalah jumlah nilai mutlak dari selisih  antara  jumlah  nilai  dugaan  dan  nilai  aktual, proporsional terhadap jumlah nilai dugaan.
𝑺𝑨 = ( |∑ ŷ−𝒚 ŷ 𝒏 𝒊=𝟏 | 𝒏 ) 𝒙𝟏𝟎𝟎% (15)
d. Bias (e) merupakan kesalahan sistem seperti kesalahan dalam  pengukuran  baik,  kesalahan  teknis  pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur.
𝒆 = ∑ { ( ŷ−𝒚 𝒚 ) 𝒏 } 𝒏 𝒊=𝟏 𝒙𝟏𝟎𝟎% (16)
e. Root  Mean  Square  Error (RMSE)  merupakan  efisiensi selisih  nilai  dugaan  dan  nilai  aktual  memberikan  nilai varian penduga yang mendekati nol atau rendah varian.
𝑹𝑴𝑺𝑬 = √∑ ( ŷ−𝒚 𝒚 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 𝒏 𝒙 𝟏𝟎𝟎% (17)

## Hasil dan Pembahasan

## Survey vegetasi
Berdasarkan  hasil  survey  pohon  yang  diukur  pada  30 plot didapatkan sebanyak 460 Individu, yang terdiri dari 440 individu  masuk ke dalam 38 famili dan  20 individu masih  belum  terdentifikasi.  Hasil  survei  pohon berdasarkan famili dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil survey pohon berdasarkan famili No Famili Jumlah Individu No Famili Jumlah Individu 1 Alangiaceae 1 21 Marantaceae 7 2 Anacardiaceae 15 22 Melastomataceae 2 3 Annonaceae 12 23 Meliaceae 15 4 Apocynaceae 3 24 Moraceae 27 5 Bombacaceae 1 25 Myristicaceae 3 6 Burseraceae 21 26 Myrtaceae 25 7 Compositae 4 27 Olacaceae 22 8 Dilleniaceae 3 28 Rubiaceae 13 9 Dipterocarpaceae 52 29 Sapindaceae 10 10 Ebenaceae 1 30 Sapotaceae 29 11 Euphorbiaceae 45 31 Sterculiaceae 14 12 Fagaceae 7 32 Theaceae 4 13 Flacourtiaceae 2 33 Ulmaceae 3 14 Guttiferae 2 34 Unidentified 20 15 Lauraceae 34 35 Verbenaceae 9 16 Lecythidaceae 2 36 Celastraceae 2 17 Leguminosae 40 37 Chrysobalanaceae 1 18 Linaceae 1 38 Oxalidaceae 1 19 Malastomalaceae 4 39 Boraginaceae 2 20 Malvaceae 1 Total 460
Berdasarkan  Tabel  3  bahwa  famili  dengan  jumlah individu  yang  signifikan  adalah  Dipterocarpaceae, Euphorbiaceae,  Lauraceae,  Fabaceae/Leguminosae, Moraceae,    dan  Sapotaceae.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  [9]  di  Hutan  dataran  rendah
e-ISSN: 2581-0545
PEMODELAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI SIMPANAN KARBON DI BLOK 1 PT ALAM BUKIT TIGAPULUH
Taman  Nasional  Bukit  Dua  Belas  Provinsi  Jambi  yang menyebutkan famili Lauraceae,  Dipterocarpaceae, Fabaceae/Leguminosae,  Sapotaceae,  Olacaceae  dan Euphorbiaceae  memiliki  tingkat  kerapatan,  basal  area dan indeks nilai penting yang tinggi. Pada dasarnya famili ini sangat cocok untuk tumbuh di hutan dataran rendah contohnya  famili  Fabaceae  merupakan  famili  yang sangat digemari oleh burung sehingga dalam membantu penyebaran biji pun akan lebih banyak,
Kategori vegetasi berdasarkan kelas diameter didominasi  oleh  pohon.  Secara  beurutan,  kategori vegetasi  yaitu  pohon  sebanyak  49%  atau  227  individu, tiang sebanyak 20% atau 91 individu, pancang sebanyak 15%  atau  69  individu  dan  kategori  tumbuhan  bawah sebanyak 16% atau 73 individu. Kategori vegetasi dapat dilihat pada Gambar 3. Hampir 51% kondisi vegetasi di PT ABT masuk kedalam kelas bukan pohon, hal ini terjadi karena konsesi PT ABT merupakan konsesi ex HPH pada tahun  2003  dimana  pohon-pohon  besar  sudah  diambil kayunya. Selain itu, jangka waktu dari 2003 hingga 2016 konsesi  PT  ABT  menjadi  wilayah open  access sehingga orang-orang  dapat  mengambil  kayu  di  lokasi  tersebut untuk  dimanfaatkan,  oleh  karena  itu  tersisa  kategori pancang  dan  tiang  yang  relatif  banyak  dan  hal  ini merupakan  respon  alami  suksesi  atau  restorasi  secara alami.
Gambar  3 .  Grafik  hubungan  jumlah  individu  berdasarkan  kelas vegetasi
Berdasarkan  hasil  30 plot didapatkan jumlah simpanan karbon  nya adalah 7.779,52  tC dan  simpanan  rata-rata karbonnya adalah 259,32 tC/ha , maka dengan luasan PT ABT  seluas 21.195  ha didapatkan  simpanan  karbon  di Blok 1 PT ABT sebesar 5.496.233 tC . Plot yang memiliki nilai tertinggi yaitu nomor plot 16 sebesar 472,69 tC/ha , nilai simpanan karbon menjadi besar karena terdapat 1 pohon  besar  yaitu  pohon  meranti  batu  ( Shorea dasyphylla  Foxw .),  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Hasil  dari  pengukuran,  didapatkan  bahwa  rata-rata simpanan karbon di PT ABT sebesar 259,32 ton/ha, Hasil ini cenderung overestimate jika merujuk pada pada Buku Direktorat  Jenderal  Pengendalian  dan  Perubahan  Iklim
tahun  2015  mengenai National  Forest  Reference Emission Level for Deforestation and Forest Degradation , bahwa  rata-rata  simpanan  karbon di Indonesia  dengan tipe ekosistem hutan lahan kering sekunder sebesar 92,9 ton/ha,  sedangkan  untuk  wilayah  Sumatera  sebesar 85,63  ton/ha.  Hal  ini  tentunya  dipengaruhi  oleh beberapa  hal,  salah  satunya  yaitu  dari  penggunaan model alometrik. Model alometrik yang digunakan pada penelitian  ini  dibangun  dari  rentang  diameter  antara 7,6-48,1  cm pada  29 pohon. Dari  hasil survey terdapat pohon yang memiliki di atas rentang diameter tersebut tentunya hal ini akan berdampak pada hasil perhitungan simpanan karbon yang cenderung akan overestimate .
Tabel 4. Jumlah simpanan karbon pada plot pengukuran
No Plot Simpanan Karbon (Ton/Ha) No Plot Simpanan Karbon (Ton/Ha) 1 296,43 17 255,27 2 272,99 18 242,26 3 263,64 19 277,95 4 230,33 20 347,86 5 338,09 21 297,89 6 364,93 22 386,15 7 221,75 23 298,00 8 275,09 24 260,06 9 231,75 25 208,54 10 279,90 26 63,60 11 368,44 27 83,68 12 326,04 28 48,50 13 320,34 29 102,89 14 254,00 30 101,02 15 289,44 Jumlah 7.779,52 16 472,69 Rata - rata 259,32
Pada  penelitian  ini  famili  yang  menyumbang  simpanan karbon terbesar dari hasil survey adalah Dipterocarpaceae sebesar 1.900 tC dari total simpanan karbon hasil survey sebesar 7.779 tC. Hal ini dipengaruhi dari  banyaknya  spesies  yang  ditemukan  dari famili tersebut  di  PT  ABT.  Kayu  ini  termasuk  kayu  keras  dan merupakan  pohon  yang  memiliki  potensi  penyerap karbon mencapai 530 tC/ha [10].

## Analisis Regresi
Pembangunan model perlu dilakukannya ekstraksi nilai piksel  pada  setiap vegetation  index dan burn  severity . Nilai piksel ini akan dijadikan variabel untuk membangun
73 69 91 227 0 100 200 300 Tumbuhan Bawah Pancang Tiang
Pohon
Jum lah In di vi du Kelas Vegetasi
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 6 (2), 2022, pp. 99-108 | 105 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
sebuah  model  dalam  menduga  nilai  karbon.  Ekstraksi dilakukan  di  9  piksel  yang  berada  di  titik  plot pengukuran.  Hal ini dilakukan untuk meminimalisirkan kesalahan  atau error dari  GPS  pada  saat  penentuan lokasi plot pengukuran. Deviasi rata-rata GPS untuk data latitude dan longitude sekitar 5m.
Ekstraksi  nilai  piksel  dilakukan  pada  perangkat  lunak ERDAS Imagine , Ekstraksi dilakukan pada setiap variabel bebas vegetation index dan burn severity . Jumlah piksel yang  akan  diekstraksi  sejumlah  3.240  piksel  yang  akan dirata-ratakan untuk setiap plotnya.
Setelah didapatkan nilai piksel maka dilanjutkan dengan melakukan analisis korelasi pada setiap variabel. Hal ini dilakukan  untuk  mengetahui  variabel  mana  yang memiliki keeratan dengan simpanan karbon. Analisis ini dilakukan  dengan  perangkat  lunak  minitab,  dan menggunakan  metode pearson  correlation dan confidence  level sebesar  95%.  Dari  hasil  analisis, berdasarkan  tabel  2  didapatkan  dengan  nilai  koefisien korelasi di atas 0,8 atau kelas sangat kuat yang ditunjuk dengan warna kuning, yaitu: NDVI, DVI, RDVI, SR, MRSVI, dan SAVI. Lebih detailanya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Analisis koefisien korelasi setiap variabel
Indeks
Simpanan
Karbon Kattering (Ton/Ha) NDVI  DVI  RDVI SR  MSRVI  SAVI EVI NBR NDVI 0,839 DVI 0,892 0,916 RDVI 0,882 0,932  0,995 SR 0,887 0,972  0,939  0,939 MSRVI 0,874 0,983  0,929  0,943  0,989 SAVI 0,839 1,000  0,916  0,931  0,972  0,983 EVI -0,656 -0,472  -0,763  -0,736  -0,551  -0,534  -0,472 NBR 0,697 0,898  0,693  0,706  0,849  0,860  0,898  -0,149 dNBR -0,324 -0,375  -0,200  -0,203  -0,419  -0,411  -0,375  -0,166  -0,561
Indeks vegetasi yang  memiliki korelasi tinggi yaitu  DVI, RDVI, SR, MSRVI dan disusul yang terakhir NDVI. Hal ini sejalan  dengan  penelitian  [11]  menyatakan  bahwa Indeks  vegetasi  dapat  menunjukkan  parameter  yang berhubungan  dengan  parameter  vegetasi,  antara  lain, biomass  dedaunan  hijau,  daerah  dedaunan  hijau  yang merupakan  nilai  yang  dapat  diperkirakan  untuk
pembagian  vegetasi.  Pada  dasarnya  variabel  yang terpilih  dari  hasil  analisis  koefisien  korelasi,  yaitu variabel yang memiliki kombinasi persamaan band NIR dan RED ,  dimana band ini  sangat  sensitif  terhadap reflektansi vegetasi.
Analisis  dilanjutkan  dengan  menentukan  jenis  model regresi  yang  terbaik,  Analisis  ini  dilakukan  dengan melakukan  uji  validasi  dari  variabel  yang  sudah ditentukan. Validasi model menggunakan data dari plot baru  untuk  di  uji  validasi,  plot  biasanya  digunakan sebanyak  30%  dari  jumlah  plot  hasil  survey  dan  hal  ini sejalan dengan penelitian [2] (Tabel 6), sedangkan pada pemilihan  model  dapat  dikategorikan  berdasarkan kriteria: uji Chi-square, Simpangan  Agregat,  Simpangan Rata-rata  dan  RMSE,  Pemodelan  regresi  yang  akan dilakukan analisis pada penelitian ini yaitu regresi linier dengan variabel NDVI, DVI, RDVI, SR, MRSVI dan SAVI.
Tabel 6 . Lokasi plot untuk validasi model
No Plot Tutupan Lahan X Y 31 Belukar 102,586235 -1,185729 32 Belukar 102,60298 -1,236081 33 Belukar 102,603848 -1,272255 34 Belukar 102,637433 -1,291286 35 Belukar 102,642504 -1,301109 36 Pertanian Lahan Kering 102,6262 -1,29007 37 Pertanian Lahan Kering 102,6293 -1,29334 38 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,592 -1,19829 39 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,6076 -1,1944 40 Hutan Lahan Kering Sekunder 102,5907 -1,16792
Uji  validasi  model  dan  pembobotan  model  pendugaan cadangan  karbon  berdasarkan  kriteria  R 2 terbesar,  χ 2 terkecil,  simpangan  agregat  terkecil,  simpangan  rata- rata  yang  mendekati  nol,  nilai  bias  mendekati  nol  dan RMSE terkecil. Berdasarkan hasil analisis, untuk korelasi atau  nilai  R 2 tertinggi  yaitu  model  dengan  variabel  DVI dengan  nilai  79,52%  dan  yang  terendah  adalah  model regresi  dengan  variabel  NDVI  yaitu  70,33%,  Hasil keempat  model  regresi  menghasilkan  korelasi  dengan rata-rata bernilai 70%, yang menyatakan bahwa variabel indeks  vegetasi  dapat  menggambarkan  simpanan karbon  sebanyak  70%  dan  sisanya  digambarkan  oleh variabel lain yang tidak diukur dalam penelitian ini. Lebih detailnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Untuk menggambarkan  lebih  detailnya,  setiap  analisis  akan
e-ISSN: 2581-0545
PEMODELAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI SIMPANAN KARBON DI BLOK 1 PT ALAM BUKIT TIGAPULUH
diberikan  bobot  dari  1  hingga  6.  Pemberian  bobot  1 diberikan  jika  nilai  dari  parameter  pengujian  validasi mendekati kriteria dan bobot  6  diberikan jika nilai  dari parameter  pengujian  validasi  jauh  dari  kriteria  uji validasi. Lebih detailnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 7 . Analisis pemilihan model regresi terbaik
No Model Regresi R 2 (%) χ 2 SA SR (%) e (%) RMSE 1 Y = -593,5 + 1167 NDVI 70,33 2.588,84 0,3 1,12 0,11 12,51 2 Y = -263,9 + 0,2462 DVI 79,52 2.031,71 0,43 0,51 0,65 10,99 3 Y = -656,4 + 20,01 RDVI 77,75 14.643,08 1,45 1,31 -4,46 35,77 4 Y = -187,2 + 86,60 SR 78,70 1.127,14 0,31 1,09 0,13 8,34 5 Y = -817 + 331,5 MSRVI 76,40 1.067,13 0,31 1,03 0,21 7,99 6 Y = -541,7 + 780 SAVI 70,35 2.473,13 0,32 0,54 -0,01 11,49

## Tabel 8. Pembobotan hasil analisis pemilihan model regresi terbaik
No Model Regresi R 2 (%) χ 2 SA SR (%) e (%) RMSE Jumlah 1 Y = -593,5 + 1167 NDVI 6 5 1 5 2 5 24 2 Y = -263,9 + 0,2462 DVI 1 3 5 1 5 3 18 3 Y = -656,4 + 20,01 RDVI 3 6 6 6 6 6 33 4 Y = -187,2 + 86,60 SR 2
2 3 4 3 2
16 5 Y = -817 + 331,5 MSRVI 4 1 2 3 4 1 15 6 Y = -541,7 + 780 SAVI 5 4 4 2 1 4 20
Hasil  analisis  didapatkan  jumlah  pembobotan  model regresi  dengan  variabel  MSRVI  menjadi  model  regresi terbaik  karena  memiliki  jumlah  bobot  yang  lebih  kecil dibandingkan dengan regresi lainnya. MSRVI merupakan indeks  yang  paling  berpengaruh  terhadap  variabel klorofil  daripada  NDVI  dan  RDVI  dan  hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  [5]  bahwa  MSRVI memiliki hubungan  yang kuat dengan data crown cover. Hal  ini  disebabkan  penggunaan  formula  panjang gelombang  705  nm  hingga  750  nm  yang  sensitif terhadap klorofil dan mempunyai nilai diferensiasi yang lebih tampak. Dilihat dari korelasi model regresi variabel MSRVI memiliki nilai yang termasuk tinggi yaitu sebesar 76,40%, nilai ini masuk kedalam kelas sedang ( moderate ) dan termasuk kategori baik karena lebih besar dari 50% [12].  Pada  parameter  lainnya  didapatkan  nilai  bobot yang  relatif  kecil,  seperti  parameter Chi-square yang
menyatakan perbedaan simpanan karbon berdasarakan hasil  survey  dan  simpanan  karbon  dari  model  tidak berbeda jauh, lalu simpangan rata-rata ini memiliki nilai lebih kecil dari 10% dan  nilai Root  Means Square Error yang memiliki nilai terkecil dibandingkan dengan model lainnya  dan  menyatakan  varian  dari  hasil  model  relatif rendah .
Tahap selanjutnya adalah menduga simpanan karbon di Blok  1  PT  ABT  menggunakan  model  yang  terpilih  atau model regresi linier dengan variabel MSRVI. Pendugaan ini  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS dengan  tools  Raster  Calculator.  Sebaran  simpanan karbon dengan kelas tinggi memiliki luasan yang paling tinggi yaitu sebesar 83,50% atau sekitar 18.533 Ha dari luasan total PT ABT di Blok 1. Hal ini menyatakan, bahwa hutan  di  Blok  1  PT  ABT  masih  dalam  kategori  baik. Sedangkan  untuk  simpanan  karbon  sedang  memiliki luasan  yang  cukup  luas  sebesar  2.059  Ha  yang menandakan  wilayah  tersebut  merupakan  wilayah hutan  muda/  hutan  dengan  kerapatan  sedang  yang sedang dalam tahapan suksesi menuju tahapan klimaks menjadi  hutan.  Untuk  wilayah  yang  non-vegetasi termasuk ke dalam sungai baik itu termasuk anak sungai Sumay,  lalu  ada  jalan  atau  akses,  lahan  terbuka  dan puncak  bukit  yang  cenderung  tak  bervegetasi  memiliki luas  sebesar  0,26%  atau  57  Ha.  Untuk  lebih  detailnya dapat dilihat pada Tabel 10 dan Gambar 4.
Tabel 9. Sebaran luasan kelas simpanan karbon di Blok 1 PT ABT
No Simpanan Karbon (ton/ha) Kriteria Luas (Ha) Persentase (%) 1 <0 Non-Vegetasi 57 0,26% 2 0 – 112,55 Rendah 291 1,31% 3 112,55 – 225,11 Sedang 2.059 9,28% 4 225,11 – 337,67 Tinggi 18.533 83,50% 5 >337,67 Sangat Tinggi 1.256 5,66% Total 22.195 100%
Validasi  estimasi  sebaran  karbon  dilakukan  validasi menggunakan  citra  resolusi  yang  lebih  tinggi.  Pada gambar sebelah kiri bahwa warna yang semakin  merah menandakan nilai karbon semakin kecil dan mendekati nol  hingga  negatif  hal  ini  terindikasi  pada  citra planet labs dengan  resolusi  5  m  pada  tanggal  21  Juli  2021 bahwa  lokasi  tersebut  merupakan  jalan  dan  lahan terbuka.  Untuk  lebih  detailnya  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar  4. Peta  sebaran  estimasi  simpanan  karbon di  Blok  1  PT  ABT hasil klasifikasi
Gambar 5. Validasi model dengan citra resolusi lebih tinggi

## Kesimpulan
Hasil  pengukuran  dari  plot  ukur  di  Blok  1  PT  ABT didapatkan  bahwa  rata-rata  simpanan  karbon  dari  30 plot  yaitu  259,32  ton/ha,  famili  penyumbang  karbon terbanyak  yaitu  famili  dipterocarpaceae  dan  estimasi simpanan  karbon  di  Blok  1  PT  ABT  yaitu  sebesar 5.496.233 tC.
Hasil  pemodelan  simpanan  karbon  di  Blok  1  PT  ABT didapatkan  model  regresi  terbaik  yaitu  model  dengan variabel  MSRVI  dengan  persamaan  Y  =  -817  +  331,5 MSRVI  dengan  korelasi  determinasi  sebesar  76,40%. Dari  hasil pemodelan  ini didapatkan sebaran simpanan karbon di PT ABT yang dibagi menjadi 5 kelas yaitu, kelas non-vegetasi (<0 ton/ha) seluas 57 ha, rendah (0-112,55 ton/ha)  seluas  291  ha,  sedang  (112,55-225,11  ton/ha) seluas  2.059  ha,  tinggi  (225,11-337,67  ton/ha)  seluas 18.533  ha  dan  sangat  tinggi  (>337,67  ton/ha)  seluas 1.256 ha.  Dari hasil  sebaran ini hutan di PT  ABT  Blok  1 dapat  dikategorikan  masih  baik  dan  sisanya  sedang dalam  tahapan  suksesi  menuju  klimaks  menjadi  hutan kembali.

## Konflik Kepentingan
Tidak ada konflik untuk dideklarasikan.

## Ucapan Terimakasih
Penghargaan  penulis  sampaikan  kepada  PT  Alam Bukit  Tigapuluh  beserta  staf  yang  telah  mengizinkan penulis  untuk  melakukan  penelitian  di  konsesinya  dan membantu selama pengumpulan data.

## Daftar Pustaka
[1] I  Wayan  G.  A.  Karang,  Elok  Faiqoh,  I  Gusti  A.  A.  M.  I.,  dan  Andri
O.  P.  “Pemetaan  Cadangan  Karbon  dan  Biomassa  Tegakan Tanaman Mangrove Di Tahura Ngurah Rai Dengan Menggunakan  Data  Penginderaan  Jauh”.  Disertasi.  Program Studi  Ilmu  Kelautan  Fakultas  Kelautan  dan  Perikanan  Universitas Udayana, Februari, 2015.
[2] Mastur,  Agus  Kurniawan,  Eva  Achmad,  dan  Bremi  Renata Simbolon. “Pendugaan Biomassa Atas Permukaan di KPHP Unit X Tebo Timur”. Jurnal Silva Tropika. Vol. 5 No. 1, 30 Juni 2021
[3] Arief  Prasetyo,  Agus  Hikmat,  dan  Lilik  Budi  Parsetyo. “ Pendugaan Perubahan Cadangan Karbon  di Tambling Wildlife Nature  Conservation  Taman  Nasional  Bukit  Barisan  Selatan ” . Media Konservasi Vol, 16, No, 2, pp : 87 – 9, Agustus 2011.
[4] Arifin,  S.,  Manalu,  J.,  Kartika,  T.,  Yulianto,  F.,  Julzarika,  A., Mukhoriyah,  Sukowati,  K.  A.  D.,  dan  Nugroho,  G .  “ Metode
Pemantauan  Eksploitasi  dan  Reklamasi  Tambang  Batubara Menggunakan Data Sentinel – 2 ”. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol.17 No.2 Desember 2020.
[5] Andianto, R., dan Handayani, H.H. “ Studi Indeks Vegetasi untuk Identifikasi  Vegetasi  Hutan  Gambut  Menggunakan  Citra Airborne  Hyperspectral  Hymap  di  Daerah  Hutan  Gambut Kalimantan Tengah ”. GEOID Vol. 09, No. 02, Februari 2014 (186- 194).
[6] Que, Sitanayah, V. K., Prasetyo, S. Y. J., dan Fibriani, C . “ Analisis Perbedaan  Indeks  Vegetasi  Normalized  Difference  Vegetation Index  (NDVI)  dan  Normalized  Burn  Ratio  (NBR)  Kabupaten Pelalawan  Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8 ” .  Indonesian Journal of Modeling and Computing 1 (2019) 1-7.
[7] Muchlis  Hidayat. “ Analisis  Vegetasi  dan  Keanekaragaman Tumbuhan  di  Kawasan  Manifestasi  Geothermal  IE  Suum Kecamatan  Mesjid  Raya Kabupaten Aceh  Besar ” . Jurnal  Biotik, Vol, 5, No, 2, Ed, pp : 114-124, September 2017.
[8] Sugiyono.  Metode  Penelitian  Kuantitatif.  Jakarta:  Rajawali, 2010.
[9] Rahmah, Kuswata Kartawinata, Nisyawati, Wisnu Wardhana dan Erwin Nurdin. “ Tree Species Diversity In The Lowland Forest Of The  Core  Zone  Of  The  Bukit  Duabelas  National  Park,  Jambi, Indonesia ” .  Reinwardtia,  Journal  On  Taxonomic  Botany,  Plant Sociology and Ecology Vol, 15 (1), pp : 1 – 65, June 27, 2016.
e-ISSN: 2581-0545
PEMODELAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI SIMPANAN KARBON DI BLOK 1 PT ALAM BUKIT TIGAPULUH
[10] Qirom  dan  Muhammad  Abdul. “ Potensi  Jenis  Meranti  Putih dalam  Penyerapan  Karbon  untuk  Mitigasi  Perubahan  Iklim ” . Prosiding Seminar Nasional Silvikultur V, 2018.
[11] Nirwana Simamarta, Fitralia Elyza, dan Rezalian Vatiady. “ Kajian Citra Satelit SPOT-7 Untuk Estimasi Standing Carbon Stock Hutan Mangrove  Dalam  Upaya  Mitigasi  Perubahan  Iklim  (Climate Changes) di Lampung Selatan ” . Jurnal Penginderaan Jauh Vol, 16 No, 1, pp : 1 – 8, Juni 2019.
[12] Hair,  Jr,,  Joseph  F .  “ Multivariate  Data  Analysis,  Fifth  Edition ”.
New Jersey: PrenticeHall, Inc, 2011.