Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023                              http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                        https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381 ISSN 2354-7251 (print)
Identifikasi  Mahang (Macaranga gigantea) Dan Puspa (Schima wallichii)  Menggunakan Foto Drone Di KHDTK Diklat Kehutanan,

## Fakultas Kehutanan, Universitas Mulawarman
Ita Ulandari 1 ,  Hari Siswanto 2* , Yosep Ruslim 3 , Dwinita Aquastini 4
1 Laboratorium Perencanaan dan Pemanenan Hutan, Fakultas Kehutanan, Universitas Mulawarman, Jl.Penajam.Universitas Mulawarman
2 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Kampus Gunung Panjang Jalan Samratulangi 75131
1 E-Mail: Ulandariita203@gmail.com
2 E-Mail: hariforestry@gmail.com
3 E-Mail: yruslim@fahutan.unmul.ac.id
Penulis korespondensi: hariforestry@gmail.com 1
Submit : 28-03-2023 Revisi : 28-04-2023                            Diterima : 5-5-2023

## ABSTRACT
Forest inventory which is an important part of forest planning can be carried out using terrestrial  and  remote  sensing.  Remote  sensing  technology  continues  to  develop, including drones. With high spatial resolution, drone images are increasingly being used in various fields  including forestry in terms of identifying vegetation types.  In this  study  drone  imagery  was  used  to  identify  the  vegetation  types  of  Mahang ( Macaranga gigantea ) and Puspa ( Schima walichii ). The aim of the study was to find out information from the key interpretation of the Mahang and Puspa vegetation, to find  out  the  information  from  the  results  of  the  percentage  accuracy  test  for  the Mahang  and  Puspa  vegetation,  to  map  the  distribution  of the  Mahang  and  Puspa vegetation. The analytical method used is descriptive quantitative by managing the results  of  the  accuracy  test  by  comparing  the  results  of  interpretation  and  field accuracy tests. In the accuracy test it was proven that only Mahang vegetation could be  identified  which  resulted  in  an  accuracy  test  percentage  of  93%,  while  puspa vegetation  could  not  be  identified  because  the  accuracy  test  percentage  only reached  20%.  Based  on  the  identification  results,  it  is  proven  that  the  number  of mahang populations in the KHDTK area is as many as 3469 individuals, where the average  number  of  individuals  from  the  Mahang  vegetation  is  as  many  as  11 individuals/hectare where the fewest individuals are as many as 1 individual and the highest number of individuals is as many as 43 individuals. The conclusion of  this study  is  that  only  Mahang  vegetation  can  be  identified  because  of  the  correlation between the accuracy test  percentage and the success  of the  interpretation  Key, where the Mahang vegetation accuracy test percentage reaches 93%. Keywords :Drone Photo, identification of species, Mahang, Puspa

## ABSTRAK
Inventarisasi  hutan  yang  merupakan  bagian  penting  dalam  perencanaan  hutan dapat  dilakukan  secara  terestris  dan  penginderaan  jauh.  Teknologi  penginderaan jauh  terus  berkembang  diantararanya  drone.  Dengan  resolusi  spasial  yang  tinggi menjadikan  citra  drone  semakin  banyak  dimanfaatkan  pada  berbagai  bidang termasuk kehutanan dalam hal mengidentifikasi jenis vegetasi. Pada penelitian ini citra  drone  digunakan  untuk  mengidentifikasi  jenis  vegetasi  Mahang  ( Macaranga gigantea ) dan Puspa ( Schima walichii ).Tujuan penelitian yaitu mengetahui informasi dari kunci interpretasi vegetasi Mahang dan Puspa, Mengetahui informasi dari hasil persentase uji akurasi vegetasi Mahang dan Puspa, Melakukan pemetaan sebaran dari vegetasi Mahang dan Puspa. Metode analisis yang digunakan adalah deskriptif kantitatif  dengan  mengelola  hasil  uji  akurasi  dengan  membandingkan  hasil interpretasi dan pengecekan  lapangan.  Pada uji akurasi dibuktikan bahwasannya hanya  vegetasi  Mahang  yang  dapat  teridentifikasi  yang  menghasilkan  persentase
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                 Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023 https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381                                                                        ISSN 2549-7383 (online) ISSN 2354-7251 (print )
uji  akurasi  sebesar  93%,  sedangkan  vegetasi  puspa  tidak  dapat  teridentifikasi dikarenakan  persentase  uji  akurasi  hanya  mencapai  20%.  Berdasarkan  hasil identifikasi  dibuktikan  bahwasannya  jumlah  populasi  mahang  yang  terdapat  di kawasan KHDTK yaitu sebanyak 3469 individu, dimana jumlah rata-rata individu dari vegetasi  Mahang  yaitu  sebanyak  11  individu/hektar  dimana  individu  paling  sedikit yaitu sebanyak 1 individu dan jumlah individu terbanyak yaitu sebanyak 43 individu. Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu  hanya  vegetasi  Mahang  yang  dapat teridentifikasi  dikarenkan  korelasi  antara  persentase  uji  akurasi  dan  keberhasilan kunci interpretasi, dimana persentase uji akurasi vegetasi Mahang mencapai 93% . Kata Kunci : Foto drone, identifikasi jenis, Mahang, Puspa

## 1. Pendahuluan
Hutan merupakan suatu kesatuan ekosistem berupa hamparan lahan, yang berisi sumber  daya  alam  hayati  yang  didominasi  pepohonan  dalam  komunitas  alam lingkungannya, yang tidak dapat dipisahkan antara yang satu dan yang lainnya, kawasan hutan sendiri merupakan sebuah wilayah tertentu yang ditetapkan oleh pemerintah sebagai wilayah yang dipertahankan keberadaannya sebagai hutan tetap (Pratama, 2019).
Hutan  hujan  tropika  atau  sering  juga  disebut  sebagai  hutan  hujan  tropis  adalah bioma berupa hutan yang selalu basah atau lembap yang dapat ditemui di wilayah sekitar khatulistiwa. Hutan ini merupakan suatu hutan tropis yang sangat kaya akan jenis vegetasi. Ada banyak tumbuhan dari tingkat pohon, perdu bahkan sampai tumbuhan tingkat bawah seperti lumut dan jamur terdapat di hutan tropis yang ada di Indonesia (Setiorini dkk 2018).
Hutan  Pendidikan  Fakultas  Kehutanan  Universitas  Mulawarman  atau  disingkat (HPFU)  yang  saat  ini  telah  diubah  menjadi  KHDTK  (Kawasan  Hutan  Dengan  Tujuan Khusus)  Diklat  Kehutanan  Fakultas  Kehutanan  Universitas  Mulawarman,  merupakan sebuah  kawasan  hutan  yang  dibangun  dan  dikembangkan  dengan  3  tujuan  yaitu: Memberikan  manfaat  semaksimal  mungkin  dalam  pelayanan  baik  di  bidang  pendidikan, penelitian, pengembangan ilmu pengetahuan, dan pelayanan wisata alam (Jayanti, 2010).
Menurut  Karyati  dan  Adhi  (2015)  menyatakan  bahwa  KHDTK  Diklat  Kehutanan Fakultas Kehutanan Unmul memiliki potensi keragaman jenis yang cukup banyak, antara lain  tumbuhan  bawah  yang  berlimpah,  yaitu    famili  Asteraceae  dan  Euphorbiaceae merupakan jenis-jenis yang paling banyak dijumpai. Tanaman yang memiliki sifat intoleran ditunjukkan  dengan  tanaman  yang  dapat  tumbuh  dengan  baik  walaupun  tidak  ternaungi dan memperoleh penyinaran cahaya matahari sepanjang hari.
Sebagai areal bekas hutan produksi dan pernah sebagian wilayahnya mengalami kebakaran hutan maka KHDTK Diklat Kehutanan Fakultas Kehutanan Unmul cukup banyak ditumbuhi  jenis-jenis  pionir,  satu  diantaranya  adalah  mahang.  Istomo,  dkk  (2021) menyatakan  bahwa  tanaman  yang  mendominasi  dari  semua  tingkat  pertumbuhan  yang terdapat di hutan sekunder muda dan sekunder tua adalah dari jenis mahang ( Macaranga pruinosa ). Kegiatan penanaman juga dilakukan oleh pengelola yang bekerjasama dengan
Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023                              http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                        https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381 ISSN 2354-7251 (print)
instansi baik pemerintah maupun swasta dengan beberapa jenis, satu diantaranya adalah jenis Puspa. Kedua jenis ini juga cukup banyak tumbuh pada tempat-tempat lain sehingga untuk menyusun perencanaan pengelolaan diperlukan data dan informasi melalui kegiatan inventarisasi hutan.
Secara  umum  terdapat  2  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi objek  yang  akan  diamati  yaitu,  dengan  cara  inventarisasi  secara  langsung  maupun inventarisasi secara tidak langsung dengan menggunakan analisis foto drone maupun foto udara.  Keterbatasan  dalam  pengambilan  data  menjadikan  penginderaan  jauh  sebagai metoda alternatif yang menawarkan beberapa kelebihan.  Metoda ini bisa menggunakan satelit, pesawat udara atau yang sering digunakan saat ini adalah Unmanned Aerial Vihicles atau  drone  (Putra  dkk,  2019).  Berbeda  dengan  inventarisasi  secara  langsung  yang membutuhkan  waktu,  tenaga,  serta  biaya  yang  cukup  banyak.  Dengan  menggunakan analisis  citra  drone  sendiri  jauh  lebih  menghemat  tenaga,  waktu,  serta  biaya  yang dikeluarkan.
Penginderaan  jauh  merupakan  ilmu  dan  seni  yang  digunakan  untuk  memperoleh informasi  terkait  sebuah  objek,  area,  maupun  fenomena  melalui  analisis  data  yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa melakukan kontak langsung dengan objek yang bersangkutan (Niagara, dkk 2020).
Teknologi penginderaan jauh berbasis satelit terbilang sangat diminati saat ini yang dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan  maupun  kegiatan,  salah  satu  diantaranya  yaitu untuk  membantu  dalam  mengidentifikasi  potensi  sumber  daya  kehutanan  (Niagara,  dkk 2020).  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  beberapa  keunggulan  yang  ditawarkan    dari  proses penginderaan  jauh  menggunakan  citra  satelit,  diantaranya  harga  yang  terbilang  murah, periode ulang perekamanan dari suatu daerah yang sama, fariasi dari spectrum panjang gelombang  yang  dapat  mengatasi  hambatan  atmosfer,  memiliki  daerah  cakupan  yang terbilang  luas  serta  mumpuni  untuk  menjangkau  daerah  terpencil,  bentuk  data  digital, kombinasi saluran spectral (band) yang memungkinkan data dapat diolah dalam berbagai keperluan,  diantaranya  pengelolaan  citra  dalam  pembuatan  peta  administrasi,  tutupan lahan, dan sebagainya (Niagara, dkk 2020).
Suroso  (2016)  menyatakan  bahwa  Drone  merupakan  pesawat  tanpa  awak  yang dikendalikan dari jarak jauh oleh auto pilot atau mampu mengendalikan dirinya sendiri dan menggunakan  hukum  aerodinamika  untuk  mengangkat  diri  sendiri  agar  bisa  melakukan penerbangan.  Drone  memiliki  kemampuan  melakukan  pelacakan  posisi  dan  arah  dari sensor  yang  dapat  diterapkan  dalam  sistem  koordinat  global  dan  koordinat  lokal. Pemanfaatannya  hingga  saat  ini  telah  banyak  dilakukan  untuk  kegiatan  monitoring  tata
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                 Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023 https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381                                                                        ISSN 2549-7383 (online) ISSN 2354-7251 (print )
ruang  kota,  melihat  kawasan  hutan,  perhitungan  jumlah  pokok  tanaman,  identifikasi perubahan lingkungan, pemetaan lahan, perikanan dan kehutanan (Utomo, 2017) Tiga tujuan utama dalam penelitian ini yaitu untuk mengetahui informasi mengenai kunci interpretasi yang diperoleh dari proses mengidentifikasi  jenis Mahang ( Macaranga gigantea )  dan  jenis  Puspa  ( Schima  wallichii )  melalui  foto  drone.  Selanjutnya  untuk mengetahui  hasil  persentase    dari  uji  akurasi  vegetasi  Mahang  dan  Puspa  di  lapangan dengan    hasil  identifikasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  kunci  interpretasi. Kemudian yang terakhir yaitu untuk melakukan pemetaan sebaran dari jenis Mahang dan Puspa yang terdapat di kawasan KHDTK Diklat Kehutanan Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman .

## 2 Bahan dan Metode

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakasanakan  di  KHDTK  Diklat  Kehutanan  Fakultas  Kehutanan Universitas  Mulawarman  Lempake,  Kota  Samarinda,  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Peta lokasi penelitian ditampilkan pada Gambar 1. Penelitian ini dilakukan selama 3 bulan dari September hingga November 2022.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian KHDTK Diklat  Kehutanan Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman.

## Alat Dan Bahan
Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023                              http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                        https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381 ISSN 2354-7251 (print)
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu foto udara drone KHDTK Diklat Kehutanan Fakultas Kehutanan Unmul tahun 2019, komputer, clinometer, pita ukur , smartphone ,  aplikasi Arc  Map 10.8, tally  sheet,  avenza  map,  software  word,  exel, dan power point .

## Prosedur Pengambilan Data

## Orientasi Lapangan
Kegiatan  ini  dilakukan  untuk memperoleh  gambaran  yang  jelas mengenai  tempat lokasi penelitian beserta   kedua objek penelitian yaitu Morfologi dari Mahang dan  Puspa yang  akan  digunakan,  dengan  melakukan  survei  pendahuluan  yang  diharapkan  dapat memperoleh informasi mendasar tentang kondisi areal tempat penelitian.
Pembuatan kunci interpretasi di lapangan dilakukan dengan melihat langsung/mengecek morfologi dari jenis vegetasi Mahang dan Puspa yang ada di KHDTK Diklat Kehutanan Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman berdasarkan karakteristiknya yang kemudian diambil titik kordinat dari sampel vegetasi tersebut dengan jumlah sampel sesuai dengan teknik pengambilan sampel yang digunakan.

## Menginput Titik Koordinat
Titik Kordinat dari beberapa sampel vegetasi Mahang dan Puspa yang telah diambil menggunakan  aplikasi  Avenza Maps  di  lapangan,  selanjutnya  digunakan sebagai  bahan untuk  membantu  pembuatan  kunci  interpretasi,  data  diinput  pada  aplikasi  Arc  Map  dan kemudian  titik  kordinat  vegetasi  Mahang  dan  Puspa  di  overlay  dengan  hasil  foto  drone KHDTK Diklat Kehutanan Fakultas kehutanan Universita Mulawarman Tahun 2019.

## Uji Akurasi Lapangan
Kategori uji akurasi (nominal) untuk memastikan hasil klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode matriks kesalahan atau Error Matrix. Matriks penafsiran atau akurasi hasil klasifikasi untuk membandingkan kategori dari kategori perkelas yaitu dengan mencari korelasi  antara  data  sebenarnya ( grown  truth ) maupun  data  lapangan  berdasarhan  hasil klasifikasi manual maupun otomatis. Sebelum melakukan penelitian lebih jauh sangatlah penting  untuk  melakukan  uji  ketelitian  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  analisis berdasarkan data tersebut. Ketelitian sangat berpengaruh terhadap besar kecilnya tingkat kepercayaan  yang  dapat  diberikan  pada  sebuah  data.  Upaya  ini  dilakukan  untuk meningkatkan  ketelitian.  Uji  ketelitian  dapat  menggunakan  matriks  uji  ketelitian  dengan hasil  interpretasi  maupun  pemetaan  (Muhsoni  ,  2015).  Melalui  titik  kordinat  dari  sampel Mahang  dan  Puspa  dibangun  kunci  interpretasi  dari  kedua  jenis  vegetasi  tersebut,  yang kemudian dilakukan penitikan sampel berdasarkan kunci interpretasi yang telah dibangun dari  kedua  jenis  vegetasi  yaitu  vegetasi  Mahang  dan  Puspa  sebanyak  30  sampel  dari
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                 Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023 https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381                                                                        ISSN 2549-7383 (online) ISSN 2354-7251 (print )
masing-masing vegetasi. Hasil uji akurasi dari 30 sampel tersebut dilakukan perhitungan untuk  mengetahui  apa  kunci  interpretasi  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kedua jenis vegetasi dengan menggunakan persamaan di bawah ini (Muhsoni, 2015).
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑥 𝑖𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 × 100%
%𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 × 100%

## Menghitung Populasi Vegetasi Per hektar
Kegiatan ini dilakukan dengan cara membuat grid berukuran 100m × 100m, yang kemudian dilakukan penitikan dari vegetasi Mahang dan Puspa yang terdapat di dalam grid sehingga dapat diketahui jumlah keseluruhan maupun perhektar dari vegetasi Mahang dan Puspa yang terdapat di areal penelitian.

## 3 Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  awal  kunci  interpretasi  dari  vegetasi  Mahang  dan  vegetasi  Puspa dibangun terlebih dahulu, seperti yang tercantum pada Tabel  1 dibawah ini.
Tabel 1. Kunci interpretasi vegetasi Mahang dan Puspa
No Hasil Interpretasi Mahang ( Macaranga gigantea ) Sampel Mahang Puspa ( Schima wallichii ) Sampel Puspa 1 Rona Mahang memiliki rona  yang cenderung cerah Puspa memiliki rona  yang cenderung cerah 2 Warna Mahang memiliki warna  hijau muda kekuningan Puspa memiliki warna hijau muda kekuningan serta  hijau tua 3 Tekstur Mahang memiliki tekstur yang cenderung kasar Puspa memiliki tekstur yang
cenderung kasar halus
Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023                              http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                        https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381 ISSN 2354-7251 (print)
4 Bentuk Mahang memiliki bentuk tajuk bulat dengan daun  yang jarang Puspa memiliki bentuk tajuk  bulat dengan daun  yang rapat 5 Ukuran Mahang memiliki ukuran daun  yang lebih  besar dari  pohon lainnya Puspa memiliki ukuran daun  kecil yang cenderung sama dengan pohon lainnya 6 Pola Mahang memiliki pola sebaran yang  tidak beraturan Puspa memiliki pola sebaran
yang cenderung Beraturan
Dengan menggunakan kunci interpretasi dari vegetasi Mahang dan Puspa dilakukan uji akurasi,  untuk  memastikan  apakah  kunci  interpretasi  dari  vegetasi  Mahang  dan  Puspa dapat digunakan untuk mengidentifikasi vegetasi Mahang dan Puspa (Tabel 2).
Tabel 2 . Uji akurasi vegetasi Mahang.
No Hasil Interpretasi Hasil Lapangan X Geo Y Geo Keterangan 1 Mahang Mahang 117° 13' 1.962" E 0° 27' 14.364" S Sesuai 2 Mahang Mahang 117° 13' 1.196" E 0° 27' 14.302" S Sesuai 3 Mahang Mahang 117° 13' 1.821" E 0° 27' 13.931" S Sesuai 4 Mahang Mahang 117° 13' 1.292" E 0° 27' 14.107" S Sesuai 5 Mahang Mahang 117° 13' 0.975" E 0° 27' 13.921" S Sesuai 6 Mahang Ulin 117° 13' 0.887" E 0° 27' 14.077" S Tidak Sesuai 7 Mahang Mahang 117° 13' 1.663" E 0° 27' 14.280" S Sesuai 8 Mahang Mahang 117° 13' 2.622" E 0° 27' 14.812" S Sesuai 9 Mahang Mahang 117° 13' 3.065" E 0° 27' 13.867" S Sesuai 10 Mahang Mahang 117° 13' 3.384" E 0° 27' 13.966" S Sesuai 11 Mahang Mahang 117° 13' 3.342" E 0° 27' 14.317" S Sesuai 12 Mahang Mahang 117° 13' 3.960" E 0° 27' 14.762" S Sesuai 13 Mahang Mahang 117° 13' 4.425" E 0° 27' 13.854" S Sesuai 14 Mahang Mahang 117° 13' 5.498" E 0° 27' 13.529" S Sesuai 15 Mahang Mahang 117° 13' 5.854" E 0° 27' 13.507" S Sesuai 16 Mahang Mahang 117° 13' 5.535" E 0° 27' 13.672" S Sesuai 17 Mahang Mahang 117° 13' 6.021" E 0° 27' 13.270" S Sesuai
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                 Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023 https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381                                                                        ISSN 2549-7383 (online) ISSN 2354-7251 (print )
Tabel 2 di atas merupakan hasil uji akurasi dari vegetasi Mahang, dimana melalui hasil  perhitungan  diketahui  bahwa  persentase  uji  akurasi  dari  vegetasi  Mahang  yaitu sebesar 93% dengan tingkat kesalahan  sebesar 7%. Berikut merupakan hasil perhitungan dari  persentase  uji  akurasi  vegetasi  Mahang  dengan  menggunakan  persamaan  dibawah ini. %𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 = 28 30 × 100% = 93%
Tabel 3. Uji akurasi Puspa
No Hasil Interpretasi Hasil Lapangan X Geo Y Geo Keterangan 1 Puspa Terap 117° 13' 2.561" E 0° 27' 16.080" S Tidak Sesuai 2 Puspa Puspa 117° 13' 2.328" E 0° 27' 13.751" S Sesuai 3 Puspa Mahang 117° 13' 2.658" E 0° 27' 14.243" S Tidak Sesuai 4 Puspa Puspa 117° 13' 2.668" E 0° 27' 14.582" S Sesuai 5 Puspa Kapur 117° 13' 2.805" E 0° 27' 14.762" S Tidak Sesuai 6 Puspa NN 117° 13' 2.750" E 0° 27' 14.974" S Tidak Sesuai 7 Puspa Ulin 117° 13' 2.015" E 0° 27' 14.783" S Tidak Sesuai 8 Puspa NN 117° 13' 4.015" E 0° 27' 14.531" S Tidak Sesuai 9 Puspa Kala 117° 13' 5.187" E 0° 27' 14.124" S Tidak Sesuai 10 Puspa Macaranga triloba 117° 13' 6.309" E 0° 27' 14.527" S Tidak Sesuai 11 Puspa NN 117° 13' 3.211" E 0° 27' 12.129" S Tidak Sesuai 12 Puspa NN 117° 13' 3.140" E 0° 27' 11.797" S Tidak Sesuai 13 Puspa NN 117° 13' 2.408" E 0° 27' 11.817" S Tidak Sesuai 14 Puspa Puspa 117° 13' 2.798" E 0° 27' 3.978" S Sesuai 15 Puspa Pucuk Merah 117° 13' 2.556" E 0° 27' 4.010" S Tidak Sesuai 16 Puspa Puspa 117° 13' 3.065" E 0° 27' 4.830" S Sesuai 17 Puspa Puspa 117° 13' 2.549" E 0° 27' 4.867" S Sesuai 18 Puspa Meranti 117° 13' 3.843" E 0° 27' 4.434" S Tidak Sesuai 19 Puspa Jambu- Jambuan 117° 13' 4.256" E 0° 27' 3.809" S Tidak Sesuai 20 Puspa Ulin 117° 13' 4.335" E 0° 27' 4.079" S Tidak Sesuai
18 Mahang Mahang 117° 13' 6.256" E 0° 27' 6.805" S Sesuai 19 Mahang Mahang 117° 13' 4.845" E 0° 27' 9.031" S Sesuai 20 Mahang Mahang 117° 13' 4.489" E 0° 27' 9.335" S Sesuai 21 Mahang Mahang 117° 13' 2.575" E 0° 27' 10.551" S Sesuai 22 Mahang Puspa 117° 13' 2.839" E 0° 27' 11.759" S Tidak Sesuai 23 Mahang Mahang 117° 13' 2.858" E 0° 27' 12.339" S Sesuai 24 Mahang Mahang 117° 13' 1.503" E 0° 27' 12.219" S Sesuai 25 Mahang Mahang 117° 13' 4.747" E 0° 27' 12.352" S Sesuai 26 Mahang Mahang 117° 13' 4.713" E 0° 27' 12.534" S Sesuai 27 Mahang Mahang 117° 13' 4.923" E 0° 27' 14.364" S Sesuai 28 Mahang Mahang 117° 13' 5.199" E 0° 27' 14.302" S Sesuai 29 Mahang Mahang 117° 13' 5.458" E 0° 27' 13.931" S Sesuai 30 Mahang Mahang 117° 13' 1.962" E 0° 27' 14.107" S Sesuai
Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023                              http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                        https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381 ISSN 2354-7251 (print)
21 Puspa Ulin 117° 13' 4.695" E 0° 27' 4.925" S Tidak Sesuai 22 Puspa Kapur 117° 13' 5.859" E 0° 27' 6.229" S Tidak Sesuai 23 Puspa Puspa 117° 13' 6.047" E 0° 27' 6.432" S Sesuai 24 Puspa Pucuk Merah 117° 13' 5.131" E 0° 27' 6.985" S Tidak Sesuai 25 Puspa Kapur 117° 13' 3.129" E 0° 27' 6.619" S Tidak Sesuai 26 Puspa Merabu 117° 13' 2.953" E 0° 27' 6.979" S Tidak Sesuai 27 Puspa Ulin 117° 13' 3.405" E 0° 27' 10.931" S Tidak Sesuai 28 Puspa Mahang 117° 13' 3.878" E 0° 27' 11.348" S Tidak Sesuai 29 Puspa Medang- medangan 117° 13' 2.561" E 0° 27' 16.080" S Tidak Sesuai 30 Puspa Ulin 117° 13' 2.328" E 0° 27' 13.751" S Tidak Sesuai
Tabel  3  merupakan  hasil  uji  akurasi  dari  vegetasi  Puspa  dimana  melalui  hasil perhitungan persentase diketahui  sebesar 20% dengan tingkat kesalahan sebesar 80%. Berikut merupakan hasil perhitungan dari persentase uji akurasi vegetasi Puspa. Dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
%𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 = 6 30 × 100% = 20%
Hasil  yang  didapatkan  dari  kunci-kunci    interpretasi  yang  sudah  dibangun menunjukkan bahwa vegetasi Mahang memiliki tingkat akurasi yang dapat digunakan untuk mmengidentifikasi  jenis  ini  dan  sebaliknya  untuk  jenis  Puspa.  Ada  beberapa  faktor  yang mempengaruhi selain secara fisik bentuk dan ukuran daun jenis Mahang yang lebih besar dan  juga  bentuknya  yang  agak  berbeda  dengan  bentuk  daun  vegetasi  di  sekitarnya, sementara jenis Puspa ukuran daunnya kecil dan juga mirip bentuknya dengan daun dari jenis lain yang ada di sekitar lokasi penelitian. Selain hal tersebut di atas, faktor proses data drone dibuat juga diduga memepengaruhi hasil yang didapat seperti kondisi atmosfer pada saat pemotretan. Hal ini sesuai dengan pendapat Sitompul dkk, (2019), yang menyatakan bahwa tidak adanya bias awan tebal seperti pada citra membuat hasil foto udara menjadi lebih tajam jika dibandingkan dengan hasil citra yang dipengaruhi oleh kondisi atmosfer.
Secara umum perencanaan pemotretan udara sangat diperlukan sekali karena ada beberapa  hal  yang  sangat  mempengaruhi  hasil  yang  diperoleh  seperti  kecepatan  angin, besaran persentase overlapping, ketinggian terbang, termasuk kedudukan sumbu kamera terhadap  permukaan  bumi.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan  Duffy  dkk,  (2018),  bahwa kondisi meteorologi termasuk kecepatan angi, intensitas cahaya matahari, densitas awan, dan posisi matahari akan sangat mempengaruhi pergerakan drone yang sedang terbang. Variabel ini akan cenderung mempengaruhi hasil kualitas gambar, sensor, dan ketinggian foto udara pada akuisisi data.
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                 Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023 https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381                                                                        ISSN 2549-7383 (online) ISSN 2354-7251 (print )
Kualitas hasil pemotretan udara juga akan sangat dipengaruhi oleh proses koreksi yang dilakukan seperti koreksi geometri dan juga koreksi radiometri. Hal ini perlu dilakukan karena faktor-faktor metereologi yang mempengaruhi seperti yang disebutkan diatas juga dari drone yang digunakan. Hal ini sesuai dengan pendapat Stott dkk, (2020), bahwa data yang telah dilakukan koreksi geometri perlu dilakukan koreksi radiometrik. Hal ini penting untuk  mendeteksi  objek  dari  pantulan  refleksi  irradiant  sinar  matahari  di  setiap  kanal spektral. Selain itu koreksi radiometrik bisa memperbaiki data yang kurang baik dari hasil bentukan bayangan oleh sinar matahari, kondisi cuaca, kondisi atmosfer dan faktor lainnya. Koreksi tersebut memberikan hasil data yang lebih akurat, sehingga biofisik tanaman bisa dibedakan.
Setelah  mengetahui  hasil  identifikasi  dibuat  peta  sebaran  vegetasi  Mahang  yang terdapat dikawasan KHDTK Diklat Kehutanan Fakultas Kehutanan Unmul, dimana jumlah sebaran vegetasi Mahang yang terdapat di areal penelitian sebanyak 3.469 individu, dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Peta distribusi vegetasi mahang  yang terdapat  di kawasan KHDTK diklat Kehutanan Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman.
Jumlah  sebaran  dari  vegetasi  Mahang  diperoleh  setelah  mengetahui  jumlah vegetasi  Mahang  per  hektarnya  yang  dibuat  dalam  grid  yang  berukuran  100m  ×  100m, sehingga diketahui jumlah vegetasi Mahang per hektarnya rata-rata sebanyak 11 individu. Jumlah individu terbanyak yaitu  43 Individu dan jumlah individu paling sedikit  sebanyak 1 individu per hektarnya dan dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023                              http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                        https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381 ISSN 2354-7251 (print)
Gambar 3. Grid sebaran vegetasi Mahang.

## 4 Kesimpulan
Hasil  Uji  akurasi  dari  kunci  penafisran  yang  dibangun  terhadap  kondisi  riil  untuk vegetasi Mahang sebesar 93 % yang berarti dapat digunakan untuk meninterpretasi jenis Mahang di tempat yang lain. Sementara untuk Jenis Puspa tingkat akurasinya sebesar 20 %  yang  berarti  kunci-kunci  penafsiran  yang  dibangun  tidak  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  jenis  Puspa  di  tempat  lain.  Sebaran  vegetasi  Mahang  dan  Puspa  pada KHDTK  Diklat  Kehutanan  Fakultas  Kehutanan  Universitas  Mulawarman  secara  umum menyebar  secara  acak.  Jumlah  vegetasi  Mahang  3.469  dengan  rata-rata  perhektar  11 pohon. Sedangkan untuk Puspa tidak diketahui jumlahnya karena tidak teridentifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Duffy, J. P., Pratt, L., Anderson, K., Land, P. E., & Shulter, J. D. (2018). Spasial assesment of  internidal  seagrass  meadows  using  optical  imaging  systems  and  a  lightweight drone. Estuarine, Coastal an Shelf Science. 200:169-180.
Istomo & Fardian A. (2021). Komposisi dan struktur vegetasi pada proses suksesi di hutan rawa  gambut  sedahan  Taman  Nasional  Gunung  Palung.  Jurnal  Silvikultur  Tropika 12(3): 178-185
Jayanti,  D.  A.  K.  (2010).  Inventarisasi  mamalia  nokturnal    di  areal  kebun  raya  unmul samarinda. Skripsi Sarjana Kehutanan Universitas Mulawarman Samarinda. Skripsi.
Karyati  K.,  dan  Adhi,  M.A.  (2015).  Jenis-Jenis  tumbuhan  bawah  di  Hutan  Pendidikan Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman. Gerbang Etam 9(2):88-94.
Muhsoni, F. F. (2015). Penginderaan jauh remote sensing. UTM Press Bangkalan Madura. Niagara, Y., Ernawati, & Purwandari, E. P. (2020). Pemanfaatan citra penginderaan jauh untuk  pemetaan  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  metode  Unsupervised  K-
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                 Jurnal Pertanian Terpadu 11(1): 1-12, Juni 2023 https://doi.org/10.36084/jpt..v10i2.381                                                                        ISSN 2549-7383 (online) ISSN 2354-7251 (print )
Means berbasis web GIS ( studi kasus sub DAS bengkulu hilir). Universitas Bengkulu. Jurnal Rekursif 8(1): 100-110.
Pratama,  B.  (2019).  Identifikasi  jenis  aren  dan  sawit  menggunakan  foto  udara  di  Hutan Pendidikan Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman. Skripsi.
Putra,  B.T.W.,  Soni,  P.,  Marhaenanto,  B,.  Harsono,  S.S.,  &  Fountas,  S.  (2019).  Using information  from  images  for  plantation  monitoring.  A  review  of  solutions  for smallholders. Information processing in agriculture. 7(1), 109-119
Setiorini, J. I., Astiani, D., & Artuti, H. (2018). Keanekaragaman Jenis Jamur Makroskopis dan  Karakter  Tempat  Tumbuhnya  pada  Hutan  Rawa  Gambut  Sekunder  di  Desa Kuala Dua Kabupaten Kubu Raya Kalimantan Barat. Jurnal Hutan Lestari, 6(1): 158- 164
Sitompul, J. R., Ruswanti, C. D., Sukandar, H., Ganesa, .A. S., Pratama, F. R., Siagian, H. S.,  &    Pribadi,  R.  (2019).  Klasifikasi  vegetasi  dan  tutupan  lahan  pada  citra  UAV Menggunakan  Metode  Objek-Based  Image  Analisys  di  Segara  Anakan.Kabupaten Cilacap.
Stott, E., William, R. D., & Hoey, T. B. (2020). Ground control point distribution for accurate kilometre-scale  topographic  mapping  using  RTK-GNSS  Unmanned  Aerial  Vehicle and SfM Photogrametry. Drones 2020. 4(3).55
Suroso & Indreswari. (2016). Peran drone/Unmanned Aerial Vehicle (UAV) buatan STIKD dalam  dunia  penerbangan.  Program  Studi  Teknik  Aeronautika,  Sekolah  Tinggi Teknologi Kedirgantaraan.
Utomo  &  Budi.  (2017).  Drone  Untuk  Percepatan  Pemetaan  Bidang  Tanah. Media Komunikasi Geografi. Vol 18. No.02 pp 146-15.