HASIL DAN PEMBAHASAN
4.5 Uji Verifikas
Model-model yang telah terbangun diverifikasi atau divalidasi dengan melakukan perhitungan Mean Deviation (Simpangan Rata-rata/SR), Agregative Deviation (Simpangan Agregat/SA), Root Mean Square Error (RMSE), bias (℮), dan uji-χ² untuk menguji model terpilih. Uji verifikasi dilakukan pada plot IHMB IUPHHK PT. Trisetia Intiga, dengan jumlah plot verifikasi sebanyak 30 plot. Plot verifikasi dipilih secara acak (sampling) di areal sekitar plot pengamatan dan menyebar. Hal tersebut dilakukan berdasarkan tingkat kehomogenan dan keterwakilan dari plot pengamatan.
Namun, terdapat perbedaan teknis pengukuran antara data penelitian dengan data pengukuran IHMB. Data IHMB merupakan data tegakan berdiameter ≥ 10 cm, sedangkan data penelitian merupakan data keseluruhan biomassa di atas permukaan (above ground biomass) sehingga perlu dilakukan konversi dari nilai biomassa IHMB menjadi nilai keseluruhan biomassa di atas permukaan. Konversi dilakukan dengan menggunakan persamaan yang dibentuk dari korelasi biomassa
39
tegakan diameter ≥ 10 cm dari data penelitian, dan biomassa data IHMB pada plot yang sama. Korelasi tersebut menghasilkan persamaan yang digunakan untuk mengkonversi nilai biomassa data IHMB untuk plot verifikasi menjadi nilai keseluruhan biomassa di atas permukaan. Persamaan konversi tersebut digambarkan dalam grafik korelasi pada Gambar 4.4.
Gambar 4.3 Korelasi biomassa penelitian (≥ 10 cm) dan biomassa IHMB Simpangan agregat (aggregative deviation) menunjukan persentase biomassa aktual terhadap biomassa dugaan, persamaan yang baik memiliki nilai simpangan agregat (SA) berkisar antas -1 sampai +1 (Spurr 1952). Hasil penelitian menunjukan keseluruhan model persamaan memenuhi kaidah SA dengan nilai SA berkisar antara -0,13 sampai 0,02. Uji simpangan rata-rata (mean deviation) dilakukan untuk mengetahui rata-rata jumlah dari nilai mutlak selisih antara jumlah biomassa dugaan dengan biomassa aktual, nilai simpangan rata-rata dikatakan baik jika tidak lebih dari 10% (Spurr 1952). Hasil yang diperoleh dari uji verifikasi dengan simpangan rata-rata terdapat empat model persamaan yang SA kurang dari 10%. Dari empat model tersebut, model persamaan berbentuk logaritmik menggunakan citra asli dengan ukuran sampel plot 1x1 dan peubah bebas nilai hamburan balik polarisasi HH, serta polarisasi HV dengan persamaan:
= 995,80944 exp 0,23618 HH ; dengan SR sebesar 9,02% = 3880,40614 exp 0,25018 HV ; dengan SR sebesar 4,00% = 492,56387 exp (−0,018323 HH²) dengan SR sebesar 9,64% = 1022,27051 exp (−0,011446 HV²) dengan SR sebesar 4,27%
Keterangan: AGB : Above ground biomass (ton/ha)
y = 1.003x + 7.355 R² = 0.996 0 100 200 300 400 500 600 700 0 200 400 600 B iom as sa K es el ur uh an (t on/ ha)
Selanjutnya, dilakukan pengujian terhadap model-model yang telah terbangun dengan uji RMSE (Root Mean Square Erorr) yang merupakan kombinasi antara bias dengan ketelitian. RMSE menggambarkan jauh dekatnya nilai -nilai hasil pengamatan terhadap nilai yang sebenarnya. Nilai RMSE yang semakin kecil menunjukan bahwa model penduga biomassa yang terbangun lebih akurat dalam menduga biomassa. Pada penelitian ini dihasilkan nilai RMSE pada selang 0,47% sampai 4,10% , dari nilai tersebut dapat dijelaskan bahwa keseluruah model yang terpilih memiliki nilai kesalahan (error) yang rendah.
Kemudian dilakukan uji bias yang merupakan uji kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan dalam pengukuran, meliputi kesalahan teknis dan kesalahan karena alat ukur. Suatu model bisa dikatakan akurat apabila nilai biasnya semakin kecil, pengukuran bias yang dilakukan terhadap 62 model persamaan terpilih memiliki bias yang relatif rendah berkisar antara 4,03 - 32,43 sehingga berdasarkan uji bias keseluruhan model persamaan terpilih dapat digunakan. Uji verifikasi terakhir adalah uji-χ², uji-χ² merupakan alat untuk menguji apakah biomassa yang diduga dengan model penduga biomassa (Bt) berbeda dengan biomassa aktualnya (Ba). Uji beda rata-rata chi-square ini digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan model terbaik. Kaidah keputusan dalam uji - χ² adalah apabila χ² hitung ≤ χ²tabel, maka terima Ho artinya biomassa yang diduga dengan model penduga biomassa tidak berbeda dengan biomassa aktualnya. Hasil uji verifikasi menunjukan bahwa dari 62 model yang terbangun, model persamaan yang memenuhi beda rata-rata tidak signifikan adalah model persamaan pada ukuran sampel plot 1x1 dengan persamaan:
= 3880,40614 exp 0,25018HV = 1022,27051 exp −0,01145 HV2
41
Tabel 4.7 Verifikasi model persamaan terpilih
Jenis
citra Buffer No Persamaan
X² hitung
X²
tabel RMSE SA Bias SR
Citra Asli 1x1 1 AGB = 3880,40614 exp (0,25018 HV) 12,94* 42,56 0,47 0,01 4,03 4,00** 1x1 2 AGB = 1022,27051 exp (-0,01145 HV²) 17,57* 42,56 0,55 0,02 4,32 4,27** 3x3 3 AGB = 5985,67504 exp (0,288 HV) 969,02 42,56 3,34 -0,03 25,67 28,44 3x3 4 AGB = 1241,77807 exp (-0,01295 HV²) 1002,94 42,56 3,54 -0,02 27,66 29,96 5x5 5 AGB = 1592,667 exp (-0,01491 HV²) 1141,53 42,56 3,44 -0,03 26,90 31,45 Speckle Supressi on Kernel 3x3 1x1 6 AGB = 5280,31468 exp (0,27809 HV) 940,71 42,56 3,39 -0,03 26,14 28,44 1x1 7 AGB = 1172,31637 exp (-0,0126 HV²) 972,94 42,56 3,60 -0,02 27,98 29,77 3x3 8 AGB = 181,48905 exp (7,88238 HH/HV) exp
(0,64797 HH)
1202,07 42,56 3,93 0,00 30,84 33,47 3x3 9 AGB = 1381,22322 exp (-0,0139 HV²) 1054,19 42,56 3,49 -0,03 27,29 30,67 5x5 10 AGB = 119,63351 exp (10,12192 HH/HV) exp
(0,77360 HH) 1393,84 42,56 3,87 0,00 30,28 34,70 5x5 11 AGB = 1702,11148 exp (-0,01551 HV²) 1174,31 42,56 3,38 -0,04 26,48 31,65 Speckle Supressi on Kernel 5x5
1x1 12 AGB = 138,57076 exp (8,99611 HH/HV) exp (0,70627 HH)
1145,67 42,56 3,92 0,01 30,65 33,16 1x1 13 AGB = 1430,94365 exp (-0,01426 HV²) 1026,83 42,56 3,44 -0,03 26,95 30,40 3x3 14 AGB = 97,09194 exp (10,73173 HH/HV) exp
(0,79905 HH)
1276,46 42,56 3,92 0,01 30,73 34,11 3x3 15 AGB = 224,19659 exp (7,30916 (HH/HV)²) exp
(-0,0538 HH²)
1339,32 42,56 4,10 0,02 32,43 36,29 5x5 16 AGB = 69,59417 exp (12,46986 HH/HV) exp
(0,89461 HH)
1410,96 42,56 3,84 0,01 30,20 34,75
Analisis uji verifikasi menghasilkan dua model persamaan yang dapat dijadikan model terbaik. Kedua model persamaan memiliki perbedaan pada nilai koefisien determinasi (R2) dan nilai RMSE yang dihasilkan, sehingga biomassa hutan lahan kering IUPHHK-HA PT. Trisetia dapat diduga dengan model persamaan:
1. = 3880,40614 exp 0,25018HV 2. = 1022,27051 exp −0,01145 HV2
4.6 Peta Sebaran Biomassa
Berdasarkan model persamaan biomassa terbaik, lebih jauh dibuat dalam peta sebaran biomassa sebagaimana dijelaskan pada Gambar 4.5 dan Gambar 4.6.
Gambar 4.4 Peta sebaran biomassa IUPHHK PT, Trisetia Intiga dengan peubah bebas HV model AGB = 3880,40614 exp(0,25018HV)
Jumlah biomassa yang diperoleh dari persamaan dengan peubah bebas polarisasi HV pada areal kerja IUPHHK PT. Trisetia Intiga berkisar antara 0- 1.980 ton/ha, sedangkan jumlah biomassa dengan peubah bebas polarisasi HV² berkisar antara 0-939 ton/ha artinya areal IUPHHK PT. Trisetia Intiga memiliki karakteristik tegakan yang bervariasi mulai dari yang bervegetasi rapat (dilihat dari nilai biomassa yang tinggi) dan daerah yang tidak bervegetasi sangat jarang
43
(dilihat dari nilai biomassa yang rendah). Pada persamaan kedua dengan peubah bebas nilai backscatter polarisasi HV² menunjukan selang biomassa lebih sempit yaitu berkisar antara 0 ton/ha dan 939 ton/ha. Menurut Puspijak (2010), setiap tipe kawasan baik hutan maupun non hutan memiliki nilai biomassa yang berbeda- beda. Hutan sekunder bekas tebangan memiliki kandungan biomassa antara 343,6 ton/ha dan 498,4 ton/han. Berdasarkan pada data tersebut, maka diketahui bahwa kondisi biomassa IUPHHK PT. Trisetia Intiga sejalan dengan pemahaman yang dikemukakan oleh Puspijak (2010). Dengan model ke-2 (HV²) terlihat hasil estimasi lebih rasional mengingat biomassa tutupan lahan kelapa sawit dapat dibedakan secara baik dengan biomassa hutan bekas tebangan. Hal yang paling terlihat adalah di Bagian Barat Daya (lihat Gambar 4.5 (a)) yang termasuk ke dalam selang biomassa rendah dimana areal tersebut merupakan areal yang telah overlap dengan kawasan perkebunan sawit, sehingga nilai biomassanya rendah. Selain itu, pada areal yang berlereng tampak peta sebaran biomassa dengan menggunakan persamaan kedua mampu memberikan tekstur topografi yang lebih jelas (lihat Gambar 4.5 (b).
Gambar 4.5 Peta sebaran biomassa IUPHHK PT, Trisetia Intiga dengan peubah bebas HV² (model AGB = 1022,27051 exp(-0,01145HV²)
A
BAB V
KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan sebelumnya, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Biomassa hutan alam lahan kering dapat diduga menggunakan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter.
2. Berdasarkan hasil pengujian statistik diperoleh dua persamaan terbaik yaitu AGB = 3880,40614 exp (0,25018HV) dimana nilai R² = 56%, RMSE = 0,47%, dan AGB = 1022,27051 exp (-0,01145HV²) dengan nilai R² 59%, RMSE = 0,55%.
3. Polarisasi HV memiliki hubungan yang lebih baik dengan nilai hamburan balik (backscatter)dibandingkan polarisasi HH.
5.2 Saran
Hasil penelitian ini menyimpulkan model bisa digunakan untuk menduga biomassa pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter di lokasi IUPHHK-HA PT. Trisetia Intiga. Penelitian serupa perlu dilakukan pada berbagai lokasi penelitian untuk menguji apakah citra ALOS PALSAR bisa digunakan untuk menduga biomassa atas permukaan di lapangan.