## Vol 13 No 1 Juni : 43 – 53                        ISSN : 1978-4562

## ESTIMASI PARAMETER TEGAKAN HUTAN RAWA GAMBUT
MENGGUNAKAN DATA SPEKTRAL CITRA LANDSAT 7 ETM+

## DI KALIMANTAN TENGAH
Estimation of Forest Stand Parameters using Spectral Data Landsat 7 ETM+ In Central Kalimantan
Raden Mas Sukarna, Cakra Birawa, Misrita Jurusan/Prodi Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Palangka Raya Email : sukarna@for.upr.ac.id

## ABSTRACT
Estimation of forest stand parameters such as stand density, dominancy and frequency in a large area using  remotely  sensed data  has  considerable  signiﬁcance  for  sustainable  management  and  utility  of natural resources. In practice, selecting suitable image data for such purposes remains difficult due to a poor  understanding  of  forest  stand  parameters  and  remote-sensing  spectral  response  relationships, particularly  in  Peat  Swamp  Forest  (PSF)  regions.  This  paper  explores  relationships  between  forest stand  parameters  and  Landsat  7  Enhanced  Thematic  Mapper  (ETM+)  spectral  responses  through Forest Canopy Density (FCD) analyses of peat swamp forest in Central Kalimantan Indonesia. Seven ETM bands and many biophysical indices are examined through integration of spectral responses and ﬁeld  vegetation  inventory  data.  Pearson’s  correlation  coefficients  are  used  to  interpret  relationships between  forest  stand  parameters  and  ETM  data  through  FCD.  This  study  concludes  that  FCD  and stand  density,  stand  dominancy  and  species  frequency  are  most  strongly  correlated,  and  we  can estimate standing stock of forest accurately.
Keywords: forest canopy density; stand density, dominancy, frequency, peat swamp forest

## ABSTRAK
Estimasi  terhadap  beberapa  parameter tegakan  seperti  kerapatan  tegakan,  dominansi dan  frekuensi kemunculan jenis pada kawasan yang luas menggunakan pendekatan citra penginderaan jauh menjadi pertimbangan  yang baik  dalam  pengelolaan  hutan  secara  berkelanjutan.  Pemilihan  citra  yang  cocok untuk tujuan tersebut memang agak sulit karena pemahaman yang masih terbatas terhadap hubungan antara parameter tegakan dengan nilai spektral citra satelit, khususnya pada areal hutan rawa gambut. Penelitian ini mencoba menjelaskan dan menguraikan hubungan antara nilai spektral model FCD Citra Landsat  7  ETM+  dengan  parameter  tegakan  hutan  rawa  gambut  di  Kalimantan  Tengah  Indonesia. Tujuh  saluran  Citra  Landsat  ETM  dan  beberapa  nilai  spektral  indeks  biofisik  diuji  melalui  data inventarisasi lapangan. Nilai kefisien korelasi Pesrson digunakan untuk mengetahui hubungan antara FCD  dan  nilai  parameter  tegakan.    Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  antara  nilai  FCD, kerapatan tegakan, dominansi tegkan dan frekuensi jenis memiliki korelasi yang nyata, sehingga dapat digunakan untuk menduga potensi tegakan secara baik.
Kata  Kunci  :  kerapatan  kanopi  hutan,  kerapatan  tegakan,  dominansi,  frekuensi  jenis,  hutan  rawa gambut

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  penginderaan jauh yang berbasis data digital citra satelit telah mendorong  terjadinya  berbagai  perubahan dalam  mengembangkan  teknik  dan  metode pemantauan  kondisi  hutan,  antara  lain  adalah aplikasi  transformasi  indeks  vegetasi  yaitu suatu  alternatif  yang  digunakan  untuk mengukur  kondisi  dan  jumlah  vegetasi  yang didasarkan  pada  ukuran  nilai-nilai  spektral penginderaan  jauh,  seperti Ratio  Vegetation Index (RVI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  dan Soil  Adjusted  Vegetation Index (SAVI)  (Jensen,1996;  Purevdorj et al .,1998).  Kajian  spektral  citra  satelit  resolusi spasial  sedang  seperti  Landsat  dan  SPOT-4 yang dimaksudkan untuk memahami keragaman  hutan  alam  melalui  pendekatan transformasi indeks vegetasi maupun klasifikasi multispektral belum memberikan hasil klasifikasi  yang  maksimal.  Permasalahan mendasar yang dihadapi adalah bahwa struktur tajuk  hutan  alam  yang  berlapis  dan  sangat heterogen  dapat  menghasilkan  tingkat kejenuhan nilai respon pektral khususnya pada saluran  merah  dan  saluran  inframerah  dekat, akibatnya  dapat  terjadi  kesalahan  identifikasi dan interpretasi (Liang, 2004; Micheal, 2004).
Pembiayaan  yang  cukup  mahal  baik untuk  survei  teristerial  maupun    pemanfaatan citra  dengan  resolusi  spasial  tinggi  serta  hasil
yang  belum  maksimal  dalam  memberikan informasi kondisi hutan, memerlukan penelitian untuk mengembangkan teknik pemantauan dan inventarisasi  hutan  alam  yang  diharapkan mampu  mengurangi  masalah  tersebut  dan mampu memberikan hasil informasi keragaman hutan  yang  memadai.  Sejak  awal  tahun  1990 Japan Overseas Forestry Consultants Association (JOFCA)  dan International  Timber Trade  Organization (ITTO)  mengembangkan model Forest  Canopy  Density (FCD)  data digital  Citra  Landsat  TM  untuk  memantau kondisi  hutan  tropis  lahan  kering  ( dryland )  di India, Myanmar, Malaysia dan Indonesia. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa tingkat kecermatan  klasifikasi  hutan  yang  sangat  baik yaitu  >90%.  Secara  konseptual  model  FCD dikembangkan  secara  bertahap  dengan mempertimbangkan  kondisi  struktur  hutan secara  faktual  melalui  integrasi  antara  indeks tanah,  indeks  vegetasi,  indeks  bayangan  dan indeks temperatur (Rikimaru, 1996).

## METODE  PENELITIAN
Secara  geografis  lokasi  penelitian terletak antara 113º 45’ – 114º 15’ Bujur Timur (BT) dan 02º 15’ – 02º 45’ Lintang Selatan (LS). Menurut  Adminitrasi  Pemerintahan  Propinsi Kalimantan  Tengah,  bagian  Utara  lokasi penelitian  termasuk  dalam  wilayah  Kodya Palangkaraya,  dan  bagian  Selatan  lokasi penelitian termasuk dalam Wilayah Kabupaten

## Vol 13 No 1 Juni : 43 – 53                        ISSN : 1978-4562
Pulang Pisau. Luas areal penelitian yang dikaji melalui  citra  penginderaan  jauh  satelit  ± 200.000  hektar  yang  secara  alamiah  dibatas oleh  sungai  Kahayan  di  bagian  Timur  dan sungai  Bulan  di  Bagian  Barat.  Secara  umum metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode penginderaan jauh multi-tingkat, yaitu perpaduan antara analisis Citra Landsat 7 ETM+ sebagai sumber data utama, identifikasi dan interpretasi foto udara, dan kerja lapangan. Metode  yang  dikembangkan  dalam  penelitian dilakukan  melalui  analisis  multi-tingkat  yang meliputi  4  tahap  kegiatan  utama  yaitu,  (1) melakukan  analisis  spektral  citra  satelit (Landsat  7  ETM+)  melalui  model Forest Canopy  Density (FCD)  dan  interpretasi  Foto Udara  yang  dimaksudkan  untuk  menentukan distribusi  spasial  struktur  dan  kerapatan  tajuk hutan  rawa,  (2)  melakukan  analisis  vegetasi melalui  data  pengukuran  lapangan  untuk menentukan  struktur  dan  floristik  hutan  rawa (Dombois  dan  Elenberg,  1974;  Ludwig  dan Reynolds,  1988)  ,  (3)  melakukan  analisis statistik  untuk  menentukan  model  hubungan antara  variasi  nilai  spektral  model  FCD  Citra Landsat  7  ETM+  dengan  variasi  nilai  struktur kerapatan  tajuk  hutan  faktual  (Van  Gils  dan Van Wijngaarden, 1984).
Bahan Penelitian
a) Citra Landsat 7 ETM+
Citra  penginderaan  jauh  satelit  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Citra Landsat 7 ETM+ Path/Row 118/062  tahun 2007
b) Foto Udara Digital Format Kecil
Peralatan Penelitian
a) Laptop
b) Kamera Digital
c) Global Positioning System (GPS)
d) Hagameter  untuk  mengukur  tinggi pohon
e) Phiband  untuk  mengukur  diameter batang
f) Program-program  pendukung  yang digunakan  untuk  analisis  citra  digital dan pemetaan
Dalam  penelitian  ini  perhitungan
kerapatan  kanopi  hutan  dikembangkan  secara bertahap  menggunakan  model Forest  Canopy Density (FCD)  berdasarkan  empat  komponen utama indeks biofisik Citra Landsat .
Nilai  FCD  dihitung  berdasarkan  formulasi sebagai  berikut  (Rikimaru,1996,  Rikimaru  dan Miyatake, 1997; Roy et. al., 1997).
FCD) = (VD x SSI +1) 1/2 -1 (1)
Dimana: VD adalah Kerapatan Vegetasi (Vegetation  Density);  dan  SSI  adalah  Skala Bayangan Tajuk Pohon (Scaled Shadow Index)
Untuk menggambarkan fenomena keragaman  hutan  adalah  dengan  mengkaji model  hubungan  matematis  antara  indeks kerapatan  tajuk  data  spektral  Citra  Landsat

## (FCD)  dengan  nilai  indeks  luas  tajuk  ( Canopy
Area  Index atau  CAI)  yang  diperoleh berdasarkan  hasil  pengukuran  langsung  di lapangan.  Nilai  CAI  dihitung  berdasarkan persamaan berikut.
CAI = (2)
Melalui  model  hubungan  antara  FCD dan  CAI,  selanjutnya  dilakukan  analisis hubungan  antara  CAI  dengan  nilai  kerapatan tegakan,  dominansi  tegakan,  frekuensi kemunculan jenis dan indeks keragaman hutan rawa  pada  kawasan  penelitian  menggunakan model  persamaan  regresi  linier  sederhana melalui persamaan berikut.
Y = bo + b1 X (3)
dimana,
Y = variabel bergantung (CAI) X = variabel bebas (FCD) bo = konstanta regresi,  b1 = koefisien regresi Pengujian hipotesis koefisien regresi menggunakan uji statistik t :
Untuk intersep : t = (  -  o)/Sa (4)
Untuk  koefisien  arah  regresi  :  t  =  (  -  o)/Sb
(5)
Uji  kelinearan  dan  keberartian  regresi dilakukan  melalui  perhitungan  analisis  varians seperti pada Tabel 1.
Tabel  1.  Analisis  Varian  Regresi  Linear Sederhana (Sudjana, 2001)
Sumber Variasi Deraj at Bebas Jumla h Kuadr Keragama n Tengah (KT) F hitung
(df) at (JK) T o t a l n  Y 2  Y 2 Koefisie n (a) Regresi (b / a) S i s a 1 1 n - 2 JK (a) JK (b/a) JK (S) JK (a) S 2reg = JK
(b/a)
S 2sisa = JK (S)/n-2 S 2reg /S 2si sa Tuna Cocok Galat k – 2 n - k JK (TC) JK (G) S 2TC = JK(TC)/k- 2 S 2G = JK (G)/n - k S 2TC /S 2G
Berdasarkan  hasil  analsis  varians  di atas jika F hitung (S 2reg /S 2sisa ) < F tabel, maka terima Ho; artinya regresi yang dihasilkan tidak berarti, demikian juga sebaliknya jika S 2reg /S 2sisa > F tabel, maka tolak Ho; artinya regresi yang dihasilkan  berarti.  Selanjutnya  jika  pada  taraf nyata  tertentu  F  hitung  (S 2TC /S 2G )  <  F  tabel  , maka  terima  Ho;  artinya  bentuk  regresi  linear. Jika S 2TC /S 2G > F tabel , maka tolak Ho; artinya bentuk regresi bersifat non linear.
Pengujian hipotesis koefisien regresi menggunakan uji statistik t
Untuk intersep: t = (  -  o)/Sa (6)
Untuk  koefisien  arah  regresi:  t  =  (  -  o)/Sb
(7)
Dari  beberapa  tahap  hasil  uji  statistika,
dilakukan  evaluasi  untuk  menilai  tingkat kecocokan  suatu  model  regresi  menggunakan kriteria sebagai berikut
1) Model regresi yang digunakan mempunyai nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  tertinggi diantara model lainnnya.
2) Model regresi yang digunakan berpengaruh  nyata  pada  taraf  uji  95  % berdasarkan hasil uji varian dan hasil uji t.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Analisis  Spektral  Kerapatan  Kanopi Hutan Rawa Gambut
Berdasarkan  hasil  analisis  spasial terhadap  citra  FCD  diketahui  bahwa  luas seluruh  areal  penelitian  adalah  ±  226.292,40 ha  yang  terdiri  dari  11  kelompok  penutupan lahan menurut tingkat kerapatan tajuk vegetasi. Uraian  secara  detil  mengenai  kelompok penutupan lahan disajikan pada Gambar 1 dan Tabel 1.
Gambar  1.  Hasil  Analisis  Citra Forest  Canopy
Density (FCD)  pada  Lokasi Penelitian  Kawasan  Hutan  Rawa Gambut Provinsi Kalimantan Tengah Tabel  1.  Hasil  Analisis  Kerapatan  Kanopi Hutan pada Lokasi Penelitian Ket . Interval Nilai FCD (%) Luas (ha) Luas (%) Hasil Interpretas i 0-0 43,793.73  19.35 Lahan kosong dan padang rumput 1-10 2,057.49 0.91 Padang rumput dan semak rendah 11-20 5,712.93 2.52 semak rendah dan belukar muda jarang 21-30 9,215.82 4.07 semak tinggi dan belukar muda jarang 31-40 10,812.78 4.78 semak tinggi dan belukar muda agak rapat 41-50 10,476.27 4.63 Semak dan belukar muda rapat 51-60 10,206.18 4.51 belukar muda rapat 61-70 42,644.79  18.84 belukar muda dan hutan rapat 71-80 70,733.97  31.26 Belukar muda dan hutan rapat 81-90 20,203.92 8.93 Hutan sangat
Raden Mas Sukarna, Cakra Birawa, Misrita
rapat 91-100 434.52 0.19 Hutan sangat rapat Luas Total (ha)  226,292.4 0 100.0 0

## Model  Hubungan  Matematis  antara  Nilai FCD dan Nilai CAI
Hasil  analisis  korelasi  pada  Tabel  2 menunjukan  bahwa  antara  nilai  FCD  Citra Landsat 7 ETM+ dengan nilai indek luas kanopi hutan  (CAI)  memiliki    hubungan  yang  cukup erat  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,818. Besarnya  pengaruh  variabel  kanopi  hutan terhadap  variasi  nilai  spektral  yang  diukur melalui  model  FCD  adalah  ±  67%.  Hal  ini berarti bahwa sebesar  ± 33% nilai kerapatan kanopi hutan yang diperoleh dari Citra Landsat 7 ETM+ ditentukan oleh faktor lain.
Tabel 2. Nilai Korelasi antara Model FCD (%)
dan CAI (m2/ha)
Analisis Korelasi Koefise n Korela si (r) Koefisien Determin asi (r 2 ) Standar Eror (SE) Linear 0.818 0.668 0.7574
Berdasarkan  hasil  analisis  varian  pada Tabel  3  diketahui  bahwa  hubungan  antara variasi  nilai  spektral  kerapatan  kanopi  hutan model  FCD  Citra  Landsat  7  ETM+  dengan variasi  kerapatan  kanopi hutan  faktual bersifat
sangat  nyata  dengan  probabilitas  0,000  (lebih kecil dari taraf nyata 0,01).
Tabel 3. Hasil Analisis Varians Model FCD dan
CAI Sumber Variasi JKT DB KT F hit  Sig. Regresi 55.50 02 1 55.50 02 96,7 48 0,0 00 Residual 27.53 56 48 0.573 7 Total 83.03 58 49
Dengan  demikian  berdasarkan  hasil analisis  regresi  pada  Tabel  4,  maka  bentuk persamaan  regresi  yang  digunakan  untuk menduga nilai CAI pada lokasi penelitian hutan rawa Sebangau Kalimantan Tengah adalah Y = 0.045X - 0.2157 (8)
Dimana  Y  adalah  variabel  bergantung (CAI  dalam  satuan  m2/ha)  dan  X  adalah variabel  bebas  (nilai  FCD  Citra  Landsat  7 ETM+)
Tabel 4. Nilai Koefisien Regresi dan Hasil Uji t
Model FCD dan CAI Variab el Koefisien Regresi Standar Eror Nilai Uji t Sig. X 1 0,0451 0,0045 85 9.836    0,00 0 Konst anta -0,2157 0,2701 48 -0.798  0,42 8 Model Hubungan Matematis antara Nilai CAI dan Kerapatan Tegakan

## Vol 13 No 1 Juni : 43 – 53                        ISSN : 1978-4562
Untuk  mengetahui  variasi  sebaran kerapatan  tegakan  (Dombois  dan  Elernberg, 1974)  hutan  rawa  pada  masing-masing kelompok kerapatan kanopi hutan, dikembangkan  analisis  regresi  korelasi menggunakan  parameter  CAI.  Hasil  analisis pada Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai korelasi antara  CAI  dan  kerapatan  tegakan  bersifat linier dengan nilai korelasi sebesar 0,974.
Tabel  5.  Hasil  Korelasi  antara  Nilai  CAI (m 2 /ha) dan  Kerapatan
Tegakan (pohon/ha) Analisis Korelasi Koefise n Korelas i (r) Koefisien Determina si (r 2 ) Standar Eror (SE) Linear 0,974 0,949 24,816
Besarnya  pengaruh  kanopi  hutan terhadap  kerapatan  tegakan  adalah  ±  95%. Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa perubahan  yang  terjadi  pada  kanopi  hutan sangat dipengaruhi oleh kerapatan tegakannya. Hasil  analisis  varian  pada  Tabel  6 menunjukkan  bahwa  perbedaan  kerapatan kanopi  hutan  memberikan  pengaruh  yang sangat  nyata  terhadap  variasi  kerapatan tegakan hutan  khususnya untuk  tegakan  yang berdiameter  antara  10  –  50  cm.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  kerapatan tegakan  pada  hutan  rawa  memberikan pengaruh  yang  sangat  signifikan  dalam menentukan  variasi  spektral  kerapatan  tajuk
hutan  dalam  model  FCD  Citra  Landsat  7 ETM+.
Tabel  6.  Analisis  Varians  antara  CAI dan Kerapatan Tegakan Sumber Variasi JKT DB KT F Sig . Regresi 64353 3,60 1 64353 3,60 894 ,93 0,0 00 Residual 34516 ,362 48  719,0 91 Total 67805 0,00 49
Tabel  7.  Nilai  Koefisien  Regresi  dan Hasil  Uji  t  antara  CAI  dan Kerapatan Tegakan Model Analisi s Variab el Koefi sien Stand ar Eror Uji t  Sig. Liniear X 1 88,03 4 2,943  29,9 15 0,0 00 Konst anta 52,23 4 7,563  6,90 6 0,0 00
Dengan  demikian  berdasarkan  hasil analisis  regresi  pada  Tabel  7,  maka  bentuk persamaan  regresi  yang  digunakan  untuk menduga  nilai  kerapatan  tegakan  pada  lokasi penelitian  hutan  rawa  Sebangau  Kalimantan Tengah adalah
Y = 88,034 X + 52,234 (9)
Dimana  Y  adalah  variabel  bergantung adala kerapatan tegakan(pohon per ha) dan X adalah variabel bebas (CAI dalam m2 per ha).

## Model Hubungan Matematis antara CAI dan
Dominansi
Raden Mas Sukarna, Cakra Birawa, Misrita
Untuk  mengetahui  variasi  sebaran  nilai luas  bidang  dasar  tegakan  hutan  rawa, dilakukan  dengan  mempelajari  hubungan antara  nilai  CAI  dengan  nilai  dominansi tegakan yang berdiameter antara 10  – 60 cm. Hasil  analisis  pada  Tabel  8  menunjukkan bahwa nilai korelasi antara CAI dan dominansi tegakan  bersifat  linier  dengan  nilai  korelasi sebesar  0,937.  Besarnya  pengaruh  variabel kanopi  hutan  terhadap  variasi  nilai  dominansi tegakan  hutan  adalah  ±  88%.  Hal  ini  berarti bahwa    ±  12%  nilai  dominansi  tegakan ditentukan oleh faktor lain.
Tabel  8.  Hasil  Korelasi  antara  CAI (m 2 /ha)  dan  Dominansi (m2/ha) Analisis Korelasi Koefis en Korela si (r) Koefisien Determin asi (r 2 ) Standar Eror (SE) Linear 0,937 0,877 2,278
Hasil  analisis  varian  pada  Tabel  9  juga memperlihatkan  bahwa  perbedaan  kerapatan kanopi  hutan  memberikan  pengaruh  yang sangat  signifikan  pada  taraf  uji  1%  terhadap variasi nilai dominansi pohon yang berdiameter antara  10  –  50cm.  Dengan  dasar  tersebut dapat dijelaskan bahwa faktor dominansi yang merupakan fungsi dari luas bidang dasar pohon (LBDS),  memberikan  pengaruh  yang  sangat signifikan dalam menentukan variasi kerapatan kanopi hutan dalam model FCD Citra Landsat 7 ETM+.

## Tabel 9. Analisis Varians antara CAI dan Dominansi
Sumber Variasi JKT df KT F Sig . Regresi 1808, 161 1 1808, 161 348 ,30 0,0 00 Residual 249,1 87 48  5,191 Total 2057, 348 49
Hasil  uji  beda  pada  Tabel  10  juga menunjukkan  bahwa  model  regresi  yang representatif dalam menggambarkan hubungan antara  kerapatan  kanopi  hutan  dan  dominansi pohon adalah model linier.
Tabel  10.  Nilai  Koefisien  Regresi  dan Hasil  Uji  t  antara  CAI  dan
Dominansi Model Analisi s Variab el Koefi sien SE t Sig. Liniear X 1 4,666  0,250  18,6 63 0,0 00 Konst anta - 3,144 0,643 - 4,89 3 0,0 00
Hal ini berarti bahwa variasi dan sebaran diameter  pohon  berkorelasi  kuat  dan memberikan  pengaruh  yang  nyata  dalam pembentukan  struktur  kerapatan  kanopi  hutan rawa.  Model  persamaan  metematis  yang digunakan  untuk  menduga  nilai  dominansi

## Vol 13 No 1 Juni : 43 – 53                        ISSN : 1978-4562
hutan  melalui  pendekatan  kerapatan  kanopi adalah
Y = 4,666X - 3,144 (10)

## Model Hubungan Matematis antara CAI dan Frekuensi Kemunculan Jenis
Untuk  mengetahui  variasi  sebaran frekuensi kemunculan jenis tegakan hutan rawa pada  lokasi  penelitian  adalah  melalui  analisis regresi  korelasi  antara  indeks  luas  kanopi hutan dan indeks frekuensi jenis. Hasil analisis pada  Tabel  11  menunjukkan  bahwa  nilai korelasi antara CAI dan frekuensi jenis adalah linier  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,871. Besarnya  pengaruh  variabel  kanopi  hutan terhadap  variasi  nilai  frekuensi  kemunculan jenis  tegakan  hutan  adalah  ±  76%.  Hal  ini berarti    bahwa    ±  24%  nilai  frekuensi kemunculan  jenis  pada  lokasi  penelitian ditentukan oleh faktor lain.
Tabel  11.  Hasil  Analisis  Korelasi  antara  CAI (m 2 /ha) dan Frekuensi Kemunculan Jenis (jenis/ha) Analisis Korelasi Koefise n Korelasi (r) Koefisien Determin asi (r 2 ) Standar Eror (SE) Linear 0,871 0,759 0,945 Tabel  12.  Analisis  Varians  antara  CAI  dan Frekuensi Kemunculan Jenis Sumber Variasi JKT DB KT F Sig. Regresi 135,1 72 1 135,1 72 151, 43 0,0 00 Residual 42,84 8 48 0,893 Total 178,0 20 49
Hasil  analisis  varian  pada  Tabel  12 memperlihatkan  bahwa  perbedaan  kerapatan kanopi  hutan  memberikan  pengaruh  yang sangat  signifikan  terhadap  variasi  frekuensi kemunculan  jenis  untuk  pohon  yang berdiameter  antara  10  –  50  cm.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variasi frekuensi  kemunculan  jenis  pada  hutan  rawa memberikan  pengaruh  yang  nyata  dalam menentukan  variasi  kerapatan  kanopi  hutan dalam model FCD Citra Landsat 7 ETM+.
Tabel 13. Nilai Koefisien Regresi dan Hasil Uji t  antara  CAI  dan  Frekuensi Kemunculan Jenis
Model Analisi s Variab el Koefi sien SE t Sig. Liniear X 1 1,276  0,104  12,3 06 0,0 00 Konst anta 2,023  0,266  7,59 1 0,0 00
Selanjutnya  Hasil  uji  t  pada  Tabel  13 menunjukan  bahwa  model  persamaan  regresi yang  representatif  dalam  menggambarkan hubungan antara indeks luas kanopi hutan dan frekuensi  kemunculan  jenis  adalah  model persamaan linier.
Y = 1,276 X + 2,023
(11)
Raden Mas Sukarna, Cakra Birawa, Misrita
Estimasi Nilai Parameter Tegakan berdasarkan  Nilai  Spektral  Landsat 7 ETM+
Berdasarkan  hasil  analisis  statistik regresi  korelasi  antara  parameter  kerapatan hutan  model  FCD,  indeks  luas  tajuk  hutan, kerapatan  tegakan,  dominansi  tegakan,  dan frekuensi  kemunculan,  dihasilkan  4  model persamaan  matematis  yang  digunakan  untuk menduga  kondisi  dan  variasi  struktur  hutan rawa pada lokasi penelitian.
Tabel  14.  Estimasi  Nilai  Parameter  Tegakan berdasarkan  Nilai  Spektral  Citra landsat 7 ETM+
Kerapat an Kanopi Hutan (FCD) (%) Indek Luas Kano pi Hutan (CAI) (m2/h a) Kerapat an Tegaka n (pohon/ ha) Domina nsi Tegaka n (m2/ha) Frekuens i Kemuncu lan Tegakan (jenis/ha) 1 – 20 0 - 0.68 0 - 86.66 0 - 0.06 0 - 2.90 21 – 40  0.73 - 1.58 92.58 - 197.07 0.27 - 4.26 2.96 - 4.06 41 – 60  1.63 - 2.48 202.15 - 290.64 4.47 - 8.46 4.11 - 5.21 61 – 80 2.53 - 3.38 294.88 - 367.36 8.67 - 12.67 5.27 - 6.36 81 – 100 3.43 - 4.28 370.76 - 427.24 12.88 - 16.87 6.42 - 7.51
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel
14,  dapat  dijelaskan  bahwa  pada  kawasan hutan  rawa  dengan  tingkat  keragaman  yang rendah  (FCD  1  –  20%)  diperkirakan  memiliki tingkat  kerapatan  tegakan  maksimal  hanya  ± 86  pohon  per  ha,  luas  bidang  dasar (dominansi)  ±  0,06  m2  per  ha,  dan  frekuensi
kemunculan jenis tegakan hutan ± 3 jenis per ha. Sebaliknya hasil estimasi pada hutan rawa dengan  tingkat  keragaman  yang  sangat  tinggi (FCD 81 – 100%) diperkirakan memiliki tingkat kerapatan tegakan maksimal ± 427 pohon per ha, luas bidang dasar ± 16,87 m2 per ha, dan frekuensi  kemunculan  jenis  ±  7,5  per  ha. Dengan  model  pendekatan  kuantitatif  tersebut dapat dilakukan klusterisasi struktur hutan rawa pada lokasi penelitian.

## KESIMPULAN
Model hubungan antara nilai spektral Landsat 7 ETM+  yang  dianalisis    melalui  model Forest Canopy Density (FCD) dengan nilai kerapatan tegakan,  nilai  dominansi  dan  nilai  frekuensi kemunculan  jenis  umumnya  bersifat  linear positif dengan nilai korelasi yang cukup tinggi. Berdasarkan asumsi hubungan pada kesimpulan  (1),  diketahui  bahwa  klasifikasi kerapatan hutan rawa gambut yang didasarkan pada variasi spektral kerapatan kanopinya juga mampu  memberikan  gambaran  yang  baik terhadap  variasi  dan  distribusi  keragaman floristiknya.

## DAFTAR PUSTAKA
Dombois M. and Elenberg H., 1974. Aims and Methos  of  Vegetation  Ecology.  Wiley International  Edition.  John  Wiley  and Sons, New York.
ITTO  /  JOFCA,  2003.  FCD  Mapper  Versi-2 User  Guide,  International  Tropical

## Vol 13 No 1 Juni : 43 – 53                        ISSN : 1978-4562
Timber  Organization  and  Japan Overseas Forestry Consultants Association. Jensen,  J.R.,  1996.  Introductory  Digital  Image Processing a Remote Sensing Perspective.  Second  Edition.  Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey.
Liang,  S.,  2004.  Quantitative  Remote  Sensing of Land Surfaces. John Wiley and Sons, Canada
Ludwig, J.A., and Reynolds, J.F. 1988.
Statistical Ecology, A Primer on Method and Computing. John Wiley and Sons. New York.
Micheal,  A.  W.,  Hall,  R.J.,  Coops,  N.C.,  and Franklin,  S.E.  2004.  High  Spatial Resolution  Remotely  Sensed  Data  for Ecosystem Characterization. Bioscience Vol. 54, Iss 6; Washington, 511, 11 p
Purevdorj,  Ts.,  Tateishi,  R.  ,  Ishiyama,  T., Honda, Y. 1998. Relationships Between
Percent
Vegetation
Cover and Vegetation Indices. International Journal of Remote Sensing Vol 19 No. 18, 3519 – 3535.
Rikimaru,  A.,  1996.  LANDSAT  TM  Data Processing  Guide  for  Forest  Canopy Density  Mapping  and  Monitoring  Model pp 1 – 8. ITTO Workshop on Utilization of Remote Sensing in Site Assessment and  Planting  of  Logged-over  Forest. Bangkok.
Rikimaru,  A  and  Miyatake,  S.,  1997. Development of Forest Canopy Mapping and  Monitoring  Model  using  Indices  of Vegetation,  Bare  soil  and  Shadow  pp. Proceeding  of  the  18 th Asian Conference on Remote Sensing, E6. 1 – 6, Kuala Lumpur, Malaysia.
Roy P.S., Rikimaru, A., and Miyatake, S., 1997.
Biophysical Spectral
Response Modeling  Approach  for  Forest  Density
Stratification. Proceeding  of  the  18 th
Asian  Conference  on  Remote  Sensing , pp JSB 1– 6 . Kuala Lumpur, Malaysia.
Sudjana,  2001.  Teknis  Analisis  Regresi  dan Korelasi  bagi  Para  Peneliti.  Tarsito, Bandung.
Van  Gils,  H.A.M.J.  and  Van  Wijngaarden,  W.,
1984. Vegetation Structure in Reconnaissance  and  Semi-detailed
Vegetation  Surveys. ITC  Journal  3 Department of Rural and Land Ecology Survey, 213- 218.