PERUBAHAN SIMPANAN KARBON PERMUKAAN DI KAMPUS
DARMAGA, INSTITUT PERTANIAN BOGOR
LYAN LAVISTA GREISE AENDWI
DEPARTEMEN KONSERVASI SUMBERDAYA HUTAN DAN EKOWISATA FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Perubahan Simpanan Karbon Permukaan di Kampus Darmaga, Institut Pertanian Bogor adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2015
Lyan Lavista Greise Aendwi
Kampus Darmaga, Institut Pertanian Bogor. Dibimbing oleh LILIK BUDI PRASETYO dan RACHMAD HERMAWAN.
Kampus IPB Darmaga telah mengalami perkembangan cukup pesat dalam hal pembangunan sehingga menyebabkan meningkatnya karbondioksida di udara. Pembangunan rendah emisi merupakan solusi serta strategi yang perlu dipertimbangkan dalam pembangunan di Kampus IPB. Tujuan dari penelitian ini, yaitu menduga jumlah cadangan karbon yang tersimpan pada tahun 1989, 1999, 2009, dan 2014 menggunakan citra satelit. Cadangan karbon yang tersimpan dihitung menggunakan persamaan alometrik dan data pengukuran pohon berdiri. Data dikumpulkan pada bulan Agustus – November 2014. Penelitian juga dilakukan untuk memperkirakan cadangan karbon permukaan pada tahun 2025 berdasarkan korelasi antara Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), data pengukuran lapang, dan Masterplan Kampus IPB. Hasil Penelitian menunjukkan jumlah cadangan karbon yang tersimpan mengalami peningkatan terbesar pada tahun 1999 – 2009 dan mengalami penurunan pada tahun 2009 - 2025.
Kata kunci: cadangan karbon, kampus IPB Darmaga, ndvi, rendah emisi
ABSTRACT
LYAN LAVISTA GREISE AENDWI. Changes of the above carbon stocks in Darmaga Campus of Bogor Agricultural University. Supervised by LILIK BUDI PRASETYO and RACHMAD HERMAWAN.
Darmaga Campus of Bogor Agricultural University has been developing rapidly, depleting openspace and causing carbon dioxide emission to the atmosphere. Regarding on this matter, Low Emission Development Strategies (LEDS) need to be considered. The purpose of this study was to estimate the amount of above carbon stock in 1989, 1999, 2009, and 2014 by using satellite imagerier. The above carbon stocks were estimated by allometric equation and field measurement of stand parameter (diameter, height, and number of trees) which collected in August – November 2014. Prediction the above ground carbon stock in 2025 was also conducted by using correlation between Normalized
Difference Vegetation Index (NDVI), field measurement as well as Masterplan of
Campus IPB consideration. Results showed that the amount of carbon stored reserves highly increased in 1999 – 2009 and decreased in 2009 - 2025.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan
pada
Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata
PERUBAHAN SIMPANAN KARBON PERMUKAAN DI KAMPUS
DARMAGA, INSTITUT PERTANIAN BOGOR
LYAN LAVISTA GREISE AENDWI
DEPARTEMEN KONSERVASI SUMBERDAYA HUTAN DAN EKOWISATA FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Puji dan syukur penulis kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Penelitian yang berjudul “Perubahan Simpanan Karbon Permukaan di Kampus Darmaga, Institut Pertanian Bogor” ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2014 hingga Februari 2015.
Terima kasih penulis sampaikan kepada Prof Dr Ir Lilik Budi Prasetyo MSc dan Dr Ir Rachmad Hermawan MScF selaku pembimbing atas arahan, bimbingan, dan saran. Penghargaan penulis sampaikan kepada Budi S, Anugro P, Lupi Y, Eka M, Risca F, Wida A, Kumala A, M Haris, Eko H, Aldira N, A Samuel, Adjrini S, dan Aditya N yang telah membantu selama pengumpulan data. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Wiliyam Purwanto (Alm.), Anastasia Sri Suisna, adik (Lolie Mayranis, Lovenly, dan Liveliu Juan) atas segala doa dan kasih sayangnya. Tak lupa penulis sampaikan terima kasih untuk sahabat, yaitu M Adlan Ali, M Ahda Agung, Syahru Ramdhoni, Radhita Millaty, Astrid Miradiyas, Mentari Karina, Winahyu, Dewi Jully, Nuning Hamidah, Wida Agustina, Amalia Choirunnisa, Seli Anoda A, Novi T Ayuningrum, dan Ratna P Putri atas dukungan yang diberikan, keluarga besar Fakultas Kehutanan IPB, Departemen KSHE, Nepenthes Rafflesiana 47, HIMAKOVA, Kelompok Pemerhati Flora, Laboratorium Analisis Lingkungan dan Pemodelan Spasial, Divisi Hutan Kota dan Jasa Lingkungan DKSHE, serta semua pihak yang telah memberikan bantuan moral maupun material demi kelancaran penulisan tugas akhir.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2015
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vii
DAFTAR GAMBAR vii
DAFTAR LAMPIRAN vii
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan Penelitian 1
Manfaat Penelitian 2
METODE 2
Lokasi dan Waktu 2
Alat 2
Jenis Data 2
Batasan Masalah Kajian 2
Alur Penelitian 3
Metode Pengumpulan Data 4
Analisis Data 6
HASIL DAN PEMBAHASAN 9
Kondisi Umum Lokasi Penelitian 9
Leaf Area Index (LAI) 10
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 11
Pendugaan Potensi Cadangan Karbon pada tahun 2014 di Kampus IPB
Darmaga 11
Pendugaan Hubungan antara NDVI dengan Biomassa, Luas Bidang
Dasar Tegakan (LBDT), LAI, dan Kerapatan Tegakan 12
Validasi Model 24
Pendugaan Potensi Cadangan Karbon di Kampus IPB Darmaga pada
tahun 1989, 1999, 2009, dan 2025 24
SIMPULAN DAN SARAN 28
Simpulan 28
Saran 28
DAFTAR PUSTAKA 28
1 Daftar persamaan allometrik yang digunakan untuk menduga nilai
biomassa tersimpan 8
2 Potensi cadangan karbon atas permukaan tanah di Kampus IPB Darmaga
2014 12
3 Pendugaan hubungan antara NDVI dengan biomassa, LBDT, LAI, dan
kerapatan pohon 23
4 Persentase ketepatan model 24
5 Pendugaan total biomassa dan cadangan karbon 25
DAFTAR GAMBAR
1 Kampus IPB Darmaga 3
2 Alur penelitian 4
3 Plot contoh untuk pengukuran biomassa pohon, kerapatan pohon, dan nilai
LAI 5
4 (a) Tutupan tajuk terbuka (Nilai LAI= 0.04); (b) Tutupan tajuk tertutup (Nilai LAI=3.49); (c) Tutupan terhalang bangunan (Nilai LAI=0) 10
5 Sebaran NDVI di Kampus IPB 13
6 Sebaran NDVI pada tahun 1989, 1999. dan 2009 14 7 Jumlah rata - rata biomassa dan cadangan karbon di Kampus IPB 25
8 Sebaran biomassa 26
9 Sebaran dugaan biomassa tahun 2025 27
DAFTAR LAMPIRAN
1 Lokasi titik plot contoh 24
2 Rekap jumlah luas bidang dasar tegakan, kerapatan, biomassa, LAI, dan
NDVI 23
3 Analisis pendugaan hubungan antara NDVI dengan basal area, LAI,
biomassa, dan kerapatan 31
4 Uji asumsi klasik pada residu persamaan model regresi linier 31 5 Uji validasi model persamaan kerpatan, LAI, basal area, dan biomassa 33
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kampus IPB Darmaga telah mengalami perkembangan cukup pesat dalam hal pembangunan, seperti gedung-gedung baru perkuliahan serta berbagai infrastruktur penunjang lainnya. Perkembangan pembangunan menimbulkan implikasi permasalahan yang berdampak pada lingkungan kampus. Kondisi ruang terbuka hijau yang dikonversi untuk memenuhi kebutuhan ruang bagi kegiatan perkuliahan menyebabkan karbondioksida di udara semakin meningkat yang ditunjukkan melalui suhu udara yang semakin panas dan kering (BMKG 2012).
Berdasarkan hasil pengukuran BMKG (2012), pada tahun 1975 hingga 2010 telah terjadi peningkatan suhu rata-rata tahunan di Stasiun Klimatologi Darmaga Bogor sebesar 0.0194 °C dengan suhu terendah terjadi pada tahun 1975 sebesar 24.8°C. Pembangunan rendah emisi atau Low Emission Development
Strategy (LEDS) merupakan solusi, strategi, serta upaya mitigasi yang perlu
dipertimbangkan dalam pembangunan di Kampus IPB. Pembangunan rendah emisi atau karbon merupakan kegiatan pembangunan yang direncanakan dan dilaksanakan dengan tujuan meningkatkan kesejahteraan sekaligus mengurangi dampak emisi karbon yang ditimbulkan dari kegiatan pembangunan tersebut (Johanna et al.. 2013). Kondisi Kampus IPB yang masih memiliki jenis vegetasi bervariasi dari tingkat pohon sampai dengan tumbuhan bawah (Nainggolan 2014) sangat bermanfaat dalam hal pengembangan dan pengendalian fungsi lingkungan. Berdasarkan Masterplan IPB, hingga tahun 2030 merupakan tahun pembangunan dalam skala besar guna memajukan dan mengembangkan IPB. Salah satu dampak yang terjadi adalah berkurangnya tutupan hijau di kampus yang pada akhirnya akan berdampak pada perubahan jumlah karbon yang terdapat di permukaan. Reduksi efek tersebut dapat dilakukan melalui pohon, karena pohon berfungsi menyerap gas asam arang yang mulanya terdapat di udara bebas dengan bentuk CO2 melalui proses fotosintesis, lalu diubah menjadi biomassa dan
O2 sehingga disebut sebagai penghasil udara bersih. Proses fotosintesis mengubah
CO2 menjadi karbohidrat, kemudian disebarkan ke seluruh tubuh tanaman dan
akhirnya ditimbun dalam tubuh tanaman (biomassa). Menghitung biomassa pada suatu lahan dapat menggambarkan banyaknya C di atmosfer yang diserap oleh tanaman. Hairiah dan Rahayu (2007) menyatakan bahwa 46% simpanan karbon diestimasi dari jumlah biomassanya. Oleh karena itu, pengukuran biomassa dan simpanan karbon pada permukaan sangat diperlukan di Kampus IPB Darmaga sebagai salah satu bentuk Ruang Terbuka Hijau (RTH) di wilayah Bogor sehingga dapat berperan optimal guna menjaga kualitas lingkungan di sekitar kampus.
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberi informasi mengenai jumlah simpanan karbon tersimpan beserta perubahannya di Kampus IPB Darmaga, sehingga dapat dijadikan pertimbangan dalam pengelolaan jasa lingkungan dan pengembangan pembangunan kampus di IPB Darmaga.
METODE
Lokasi dan Waktu
Lokasi pengambilan data dilakukan di kampus IPB Darmaga (Gambar 1) pada bulan Agustus –November 2014.
Alat
Alat yang digunakan selama kegiatan penelitian meliputi pita ukur, hagameter, tali raffia, meteran, dan kompas untuk membuat plot contoh; kamera digital, tripod, dan kamera DSLR dengan fisheye lens untuk mengambil gambar tutupan tajuk; seperangkat komputer dilengkapi dengan aplikasi ArcGIS 10.3, ERDAS IMAGINE 2014, Microsoft office, Google Earth, TerraIncognita Ver. 2.25, Gap Light Analyzer Ver. 2.0, dan Minitab 14 untuk menganalisis data;
Global Positioning System (GPS) seri e-Trex 30 untuk menentukan titik
koordinat; tally sheet dan alat tulis untuk membantu penulisan data lapang. Jenis Data
Penelitian dilakukan dengan pengambilan data seperti Peta batas kawasan Kampus IPB, Masterplan IPB 2000 – 2030, Citra landsat 5 TM (akusisi 9 April 1989, 9 Agustus 1999, dan 2 November 2009), dan Citra landsat 8 LDCM OLI dan TIRS (akusisi 17 Februari 2014) dengan cara mengunduh melalui situs
earthexplorer.usgs.gov sedangkan Citra Google Earth tahun 2013 (perbesaran 18
kali) diunduh melalui situs Google Earth. Hemispherical (fisheye) canopy
photographs (Foto struktur kanopi), titik Ground Control Points (GCP), kerapatan
tegakan (KT), luas bidang dasar tegakan (Basal area), dan biomassa tegakan (BT) diperoleh melalui observasi lapang. Persamaan allometrik dan kerapatan jenis kayu (g.cm-3) diperoleh melalui studi pustaka.
Batasan Masalah Kajian
Hal yang dibahas pada penelitian ini dibatasi dalam jumlah cadangan karbon permukaan pada tingkat pertumbuhan tiang dan pohon di atas permukaan tanah
(above ground carbon stocks) dengan menggunakan metode persamaan
allometrik.. Penelitian dilakukan dengan pendekatan nilai indeks kehijauan vegetasi (Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)) dan Leaf Area Index
Gambar 1 Kampus IPB Darmaga
Model dengan hubungan terbaik akan dijadikan masukan sebagai metode alternatif dalam upaya pembangunan rendah emisi atau pembangunan rendah karbon (LEDS) di Kampus IPB Darmaga. Nilai NDVI yang digunakan untuk menduga biomassa dan simpanan karbon pada tahun 2025 merupakan nilai dugaan dengan asumsi sama atau tetap dengan nilai NDVI pada tahun 2014 sesuai dengan kondisi Masterplan IPB pada tahun 2025.
Alur Penelitian
Gambar 2 Alur penelitian
Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot analisis vegetasi
Pembuatan plot analisis vegetasi digunakan 9 plot contoh besar dan dikelompokkan ke dalam 1 grid berukuran 60 m x 60 m (Gambar 2). Plot contoh besar digunakan untuk pengambilan contoh tegakan pohon dan tiang berbentuk persegi dengan ukuran 20 m x 20 m (SNI 2011). Metode yang digunakan dalam pengambilan contoh pohon yaitu dengan metode purposive random sampling
tegakan dan kerapatan tegakan pohon dilakukan dengan analisis vegetasi dan dilakukan penandaan dengan GPS di setiap plot pengamatan.
Keterangan:
a. Plot pengukuran biomassa dan kerapatan pohon berukuran 20 m x 20 m.
b. Plot pengukuran biomassa dan kerapatan tiang berukuran 10 m x 10 m.
. Titik foto untuk menentukan nilai LAI dan GCP.
Gambar 3 Plot contoh untuk pengukuran biomassa pohon, kerapatan pohon, dan nilai LAI
Biomassa dan kerapatan tegakan
Data yang dikumpulkan di dalam plot adalah nama jenis, diameter 10 cm – 19,99 cm dan ≥ 20 cm yang diukur setinggi dada (dbh = 1.3 m dari permukaan tanah), keliling pohon, dan tinggi total pohon. Data yang diperoleh kemudian dicatat ke dalam tallysheet.
Hemispherical canopy photographs (foto struktur kanopi)
Foto kanopi diambil dengan menggunakan kamera DSLR dengan lensa
fisheye. Waktu pengambilan gambar pada pagi dan sore atau kondisi mendung,
hal ini bertujuan untuk menghindari difraksi matahari yang dapat mengakibatkan timbulnya bayangan pada foto, sehingga sukar dianalisa (Djumhaer 2003). Djumhaer (2003) juga menjelaskan pengambilan foto dilakukan dengan arah kamera menghadap ke arah atas pada tripod dan monitor kamera menghadap ke arah utara kompas.
Menurut Rich et al. (1999) kamera harus dinaikkan atau diturunkan dengan tinggi yang tepat. Dalam kasus kamera sangat dekat dengan tanah, dimungkinkan untuk berjongkok atau bahkan berbaring untuk keluar dari bidang pandang lensa. Menurut Rich (1990) foto diambil dari dalam kanopi tanaman menengadah ke atas, foto akan mencatat koordinat sudut semua hasil kanopi, seperti yang terlihat dari posisi dari mana foto tersebut diambil. Kemudian kamera diposisikan dengan benar dan diratakan sebelum gambar diambil.
Ground control points (GCPs)
Analisis Data Kerapatan tegakan
Kerapatan tegakan diperoleh melalui perhitungan analisis vegetasi menggunakan rumus sebagai berikut.
Kerapatan suatu spesies (K) = Jumlah individu suatu spesies (ind) Luas petak contoh (ha) Leaf Area Index (LAI)
Perhitungan LAI dianalisis menggunakan Gap Light Analyze version 2, dengan menerapkan ambang batas dan didasarkan pada kecerahan foto yang ditentukan oleh pengguna sendiri secara manual. Taraf nilai ambang batas dapat dinaikan atau diturunkan sampai ditemukan kococokan antara gambar hasil klasifikasi dengan gambar asli sehingga didapat batas yang jelas antara bagian yang tertutup kanopi dengan bagian yang terbuka. Untuk mengurangi subyektifitas metode ini maka diperlukan kualitas gambar yang sangat baik dan memiliki batas yang sangat jelas antara bagian tertutup kanopi dan bagian yang terbuka (Rich et al.. 1999). Besarnya nilai LAI adalah setengah dari luas total penutupan daun per unit penutupan permukaan dasar (Rich et al.. 1999).
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Normalized Difference Vegetation Index merupakan indeks yang diperoleh
dengan manipulasi matematis sederhana antara pancaran gelombang infra merah dekat dengan gelombang merah melalui serangkaian proses pengolahan citra yang direkam oleh satelit (Affan 2002). Satelit Landsat-TM merekam pancaran gelombang infra merah pada kanal 4 sedangkan Landsat 8, LDCM OLI/TIRS
merekam pada kanal 5.
Gelombang merah direkam pada kanal 3 untuk Landsat-TM serta kanal 4 untuk Landsat 8, LDCM OLI/TIRS. Formulasi perhitungan sebagai berikut.
NDVI= NIR-Red NIR+Red
Keterangan: NIR = Near Infra Red (Gelombang infra merah dekat, Landsat-TM
dan Landsat-ETM 0.775-0.900 ; LDCM OLI/TIRS 0.845-0.885 ��)
Red = Gelombang merah (0.630-0.690 ��)
Pendugaan hubungan antara NDVI dengan LAI, biomassa pada pohon, luas bidang dasar tegakan (LBDT), dan kerapatan tegakan
Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data residual yang diperoleh menyebar normal, sehingga hasilnya dapat dipakai dalam statistik parametrik. Data diuji dengan metode Kolomogorov-Smirnov yang diolah dengan
Pencilan data (outliers)
Pencilan data (outliers) merupakan data yang tidak mengikuti pola umum data, sehingga dapat menyebabkan munculnya nilai rata-rata dan simpangan baku yang tidak konsisten terhadap mayoritas data, estimasi koefisien garis regresi yang diperoleh tidak tepat dan kesalahan dalam pengambilan keputusan dan kesimpulan (Wulandari et al.. 2013). Pencilan data dihilangkan dengan menggunakan
software Minitab 14. Pertama melakukan regresi antara peubah predictor dengan
peubah respon. Setelah dilakukan regresi kemudian diperoleh nilai residual. Data yang memiliki nilai residual yang tinggi maka data tersebut merupakan data pencilan (Sungkawa 2009).
Model persamaan regresi linear
Model regresi yang digunakan dalam penelitian adalah model regresi sederhana :
y�=a+bx
Keterangan : �� = variabel terikat, x= variabel bebas, a dan b = konstanta
Pada penelitian ini, NDVI merupakan variabel bebas sedangkan variabel terikat yang dimaksud diantaranya kerapatan tegakan, LBDT, biomassa, dan LAI. Model yang digunakan untuk menduga nilai adalah model penduga yang berasal dari variabel penduga dengan nilai R2 terbesar (Johnson dan Gouri 2010, Muhammad 2013, Khairiah 2014, dan Al-reza 2014).
Uji asumsi klasik
Model regresi dikatakan baik apabila telah terbebas dari masalah normalitas, autokorelasi dan heterokedasitas. Terdapat empat asumsi klasik yang harus terpenuhi yaitu uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas dan uji multikolinearitas (Rosadi 2011). Uji multikolinearitas tidak dilakukan pada model regresi linear sederhana. Uji asumsi klasik dianalisis menggunakan software
Minitab 14.
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah residu dari persamaan regresi berdistribusi normal atau tidak (Ghozali 2009). Uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S). Data dikatakan terdistribusi normal bila nilai p-val≥ 0.05. Nilai uji normalitas dapat dilihat pada Lampiran 5.
Uji Heterokedasitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya ketidaksamaan varian dan residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Penelitian ini menggunakakan uji Levene dengan hipotesis:
• Jika nilai p-val < 0.05 terjadi Heterokedastitas. • Jika nilai p-val > 0.05 tidak terjadi Heterokedastitas. Nilai uji heterokedasitas dapat dilihat pada Lampiran 5.
Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu pengamatan terhadap pengamatan lainnya. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi atau bebas autokorelasi. Pada penelitian ini menggunakan uji
Durbin–Watson (DW test) dengan hipotesis:
• Jika d > (4 – dL), berarti terdapat autokorelasi negatif. • Jika dU < d < (4 – dU), berarti tidak terdapat autokorelasi.
• Jika dl < d < du, berarti tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti. Nilai d diperoleh dari hasil uji Durbin–Watson yang dapat dilihat pada Lampiran 5, sedangkan dU dan dL diperoleh dari tabel Durbin–Watson.
Uji validitas model
Validasi model pendugaan digunakan untuk mengetahui ketepatan dari model yang dipilih. Validasi model dilakukan pada model yang memiliki nilai koefisien determinasi (R2) yang terbesar. Ketepatan model dipilih ditunjukkan dengan nilai A, semakin kecil nilai presentase A maka model akan semakin tepat (Muhammad 2014).
�= ��� − �̅
�̅ � � 100%
Keterangan:
A = ketepatan model
�� = rata-rata nilai dugaan model
�̅ = rata-rata nilai aktual Biomassa
Pendugaan biomassa dihitung dengan menggunakan persamaan allometrik yang telah dibuat dan diuji oleh para peneliti sebelumnya yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1 Daftar persamaan allometrik yang digunakan untuk menduga nilai biomassa tersimpan
Jenis pohon Estimasi Biomassa pohon
(kg/pohon) Sumber
Pohon bercabang BK = 0.11ρD2.62 Ketterings et al..
(2001)
Bambu BK = 0.131 D2.28 Priyadarsini (1991)
Sengon BK = 0.0272 D2.831 Sugiharto (2002)
Kelapa sawit (AGB)est = 0.0976 H + 0,0706 ICRAF (2009) Palem (AGB)est = 4.5 + 7.7 H Frangi dan Lugo
(1985)
Sumber: Hairiah dan Rahayu (2007), Hairiah et al.. (2011).
Keterangan: BK = berat kering (kg/pohon); (AGB)est = biomassa pohon bagian atas (kg/pohon);
D = diameter pohon (cm); H = tinggi pohon (cm); ρ = BJ kayu (g cm-3).
Karbon tersimpan
Cb = B x % C Organik
Keterangan:
Cb = kandungan karbon dari biomassa (kg)
B = total biomassa (kg)
%C Organik = nilai presentase kandungan karbon, sebesar 0.47.
Perhitungan cadangan karbon per hektar untuk biomassa diatas permukaan tanah menggunakan persamaan berikut SNI (2011):
Cn= Cx 1000 x
10000 lplot Keterangan:
Cn = kandungan karbon per hektar pada masing-masing plot (ton/ha). Cx = kandungan karbon pada masing-masing plot (kg).
lplot = luas plot (m2).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Kampus IPB Darmaga dengan luas sekitar 256.97 ha memiliki tutupan vegetasi yang beragam, baik itu vegetasi homogen maupun campuran yang digunakan sebagai kebun percobaan dan ruang terbuka hijau. Kampus IPB Darmaga berjarak sekitar 10 km dari pusat Kota Bogor. Secara Administratif, terletak di Desa Babakan, Kecamatan Darmaga, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat. Menurut Masterplan IPB, secara Geografis terletak antara 60 30” – 60 45” LS dan 1060 30” – 1060 45” BT. Adapun batas-batas Kampus IPB Darmaga adalah sebagai berikut:
- sebelah Utara : Sungai Cihideung dan Sungai Ciapus - sebelah Timur : Desa Babakan
- sebelah Selatan : Jalan Raya Bogor- Leuwiliang - sebelah Barat : Sungai Cihideung.
Kampus IPB Darmaga terletak di ketinggian tempat 142-200 m dpl dengan kondisi topografi yang beragam dari datar di sebelah Timur dan Selatan kemudian bergelombang di sebelah Utara, dengan kemiringan lahan sekitar 0-5%. Berdasarkan BMKG (2015), wilayah Darmaga memiliki curah hujan rata – rata 374.3 mm, kelembaban nisbi sebesar 85 %, dan temperatur rata – rata 250.C pada bulan Maret 2015. Kecamatan Darmaga mempunyai beberapa sarana dan prasarana yang cukup lengkap, seperti sarana dan prasarana sosial, pengairan, perhubungan, pertanian, dan perekonomian (BPS kabupaten Bogor 2009). Jenis tanah di Kampus IPB Darmaga termasuk ke dalam jenis latosol, selain itu juga terdapat asosiasi podsolik coklat dan podsolik merah kekuningan dengan bahan induk volkan (Mardhotillah 2001).
Kampus Institut Pertanian Bogor (IPB) Darmaga merupakan kampus yang memiliki tingkat keanekaragaman yang tinggi, baik flora maupun fauna (Hernowo
Nainggolan 2014). Vegetasi di Kampus IPB Darmaga umumnya berupa vegetasi semak berumput, tegakan karet, hutan campuran, arboretum bambu, dan taman. Sementara fauna yang ada di kampus ini mulai dari mamalia, burung, reptil dan ikan. Beberapa spesies yang mudah ditemukan diantaranya bajing kelapa
(Callosciurus notatus), monyet ekor panjang (Macaca fascicularis), kowak
malam kelabu (Nycticorax nycticorax) dan kutilang (Pygnonotus aurigaster) (Hernowo et al.. 1991). Penutupan lahan di Kampus IPB Darmaga semula didominasi oleh karet (Hevea brasiliensis) (Mulyani 1985). Selain itu, Prijono (1998) diacu dalam Kurnia (2003) juga menyatakan bahwa kampus IPB Darmaga merupakan kawasan pendidikan yang dikonversi dari lahan perkebunan karet. Namun, seiring dengan perkembangan dan pembangunan kampus yang dilakukan, maka terjadi perubahan penutupan lahan oleh unsur mikrohabitat yang semakin beragam (Kurnia 2003). Vegetasi di Kampus IPB Darmaga memiliki unsur utama berupa pepohonan yang lebih beragam, baik dalam spesies maupun vegetasinya (Kurnia 2003). Beberapa spesies yang cukup dominan adalah sengon (Abizia
moluccana), akasia (Acacia sp.), kemlandingan (Leucaena glauca), flamboyan
(Delonix regia), dan gmelina (Gmelina arborea). Seluruh spesies tumbuhan
ditanam secara sengaja dengan tujuan untuk penghijauan di tepi jalan atau rehabilitasi lahan kosong, serta koleksi di arboretum atau taman. Selain spesies pohon, tumbuhan bawah dan rerumputan juga hampir tersebar di seluruh kawasan kampus IPB Darmaga (Kurnia 2003). Kampus IPB Darmaga sebagai kawasan pendidikan terdiri dari berbagai sarana pendidikan, kurang lebih 72 ha atau 25.99% dari seluruh kawasan kampus IPB Darmaga adalah bangunan fisik berupa gedung, perumahan, kandang ternak, sarana olahraga, serta jalan beraspal.
Leaf Area Index (LAI)
Leaf Area Index (LAI) atau indeks luas daun adalah suatu peubah yang
menunjukkan hubungan antara luas daun dengan luas bidang yang tertutupi (Risdiyanto dan Setiawan 2007). Kegunaan LAI di kawasan hutan adalah untuk menduga pertukaran bahang pada tipe hutan tertentu, dan menentukan hubungan antara karakteristik fisik lingkungan dengan arsitektur tajuk hutan (Setiawan 2006). Pengambilan data LAI dilakukan dengan teknik hemispherical
photography, yaitu suatu teknik untuk tanaman yang memiliki karakteristik
berupa kanopi dengan menggunakan foto yang diambil melalui lensa ekstrem yang memiliki sudut besar biasnya sama dengan 180o (Khairiah 2014). Hasil foto tersebut dapat dianalisis untuk menduga nilai radiasi sinar matahari dan menentukan leaf area index (LAI) (Rich 1990).
Gambar 4 (a) Tutupan tajuk terbuka (Nilai LAI= 0.04); (b) Tutupan tajuk tertutup (Nilai LAI=3.49); (c) Tutupan terhalang bangunan (Nilai LAI=0)
Hasil foto yang diperoleh dari plot di Kampus IPB Darmaga (Gambar 3) terdiri dari vegetasi terbuka, tutupan tajuk pohon tertutup, ataupun lahan terbagun. Nilai LAI semakin kecil atau sama dengan 0 artinya kondisi lahan tidak bervegetasi. Menurut Handoko et al.. (2010) menyatakan bahwa LAI bernilai 0, artinya tidak ada tajuk tanaman. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai LAI di Kampus IPB Darmaga antara 0.06 - 3.72, kisaran tersebut menunjukkan tipe vegetasi yang dikategorikan sebagai kebun. Turner et al.. (1999) menyatakan bahwa tipe vegetasi berdasarkan nilai LAI diklasifikasikan sebagai hutan bervegetasi rendah terbakar (2.5 - 6.3), hutan bervegetasi rendah (2.5 - 3.2), hutan alami primer (4.4 - 8.4), hutan konifer (1.4 - 3.9), kebun (1.00 - 3.00), hutan konifer (muda) (5.3 - 9.6), dan hutan konifer (tua) (7.9 - 13.00).
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), merupakan rasio
perbedaan antara pancaran gelombang merah dekat dan gelombang merah, yang juga merupakan salah satu indeks vegetasi (Tucker et al.. 2005). NDVI sudah banyak digunakan dalam menganalisis berbagai dinamika vegetasi (Zhou et al.. 2001) dan di beberapa studi lingkungan utamanya wilayah kota (urban) (Fung and Siu 2000, Wilson et al.. 2003, Zhou et al.. 2004, Myeong et al.. 2006). Hasil penelitian (Gambar 5) menunjukkan nilai Indeks NDVI Kampus IPB Darmaga berkisar antara 0,19 – 0.38. Wilayah yang memiliki nilai NDVI sangat tinggi berlokasi di kawasan kebun dan ladang percobaan IPB sedangkan wilayah yang memiliki nilai NDVI sangat rendah berlokasi di Graha Widya Wisuda. Indeks NDVI pada tahun 1989, 1999, dan 2009 secara berturutturut adalah 0.08 – 0.56, -0.10 – 0.64, dan 0 – 0.61 (Gambar 6)
Pendugaan Potensi Cadangan Karbon pada tahun 2014 di Kampus IPB Darmaga
Biomassa merupakan berat bahan organik per unit area yang ada dalam ekosistem pada paruh waktu tertentu (Aminudin 2008). Sedangkan menurut Brown (1997) biomassa merupakan jumlah total materi organik tanaman yang hidup di atas tanah yang diekspresikan sebagai berat kering tanaman per unit areal. Biomassa yang dihitung pada penelitian ini merupakan biomassa pohon, tiang, dan tumbuhan lainnya. Setelah didapatkan biomassa pohon, tiang, dan tumbuhan lainnya untuk mendapatkan nilai karbon dikalikan dengan nilai persentase kandungan karbon sebesar 0.47 (SNI 2011). Hasil pengukuran potensi cadangan karbon di Kampus IPB Darmaga dengan menggunakan persamaan allometrik berdasarkan jenis vegetasi dalam 76 grid di lapangan ditunjukkan pada Tabel 2.
potensi cadangan karbon sebesar 4.64 Mg/ha, sedangkan pohon dengan diameter ≥ 20 cm memiliki potensi cadangan karbon 22.72 Mg/ha. Hal ini menunjukkan bahwa potensi cadangan karbon paling banyak di Kampus IPB Darmaga dimiliki oleh pohon yang berdiameter ≥ 20 cm dan semakin meningkatnya diameter pohon maka jumlah cadangan karbon semakin besar.
Tabel 2 Potensi cadangan karbon atas permukaan tanah di Kampus IPB Darmaga 2014
Vegetasi Biomassa
rata-rata (Mg/ha) Karbon (Mg/ha)
Pohon diameter 10 cm – 19.99 cm 9.88 4.64
Pohon diameter ≥ 20 cm 48.34 22.72
Jumlah 58.22 27.36
Keterangan : Mg/ha= Mega gram/hektare
Hal tersebut sesuai dengan pernyataan Chanan (2011) bahwa pohon paling banyak menyimpan biomassa. Selain itu, Lubis et al.. (2013) menyatakan bahwa cadangan karbon pohon mengalami peningkatan seiring dengan adanya peningkatan diameter pohon. Syam’ani et al.. (2012) juga menyatakan bahwa biomassa pohon bertambah karena pohon menyerap CO2 dari udara dan mengubahnya menjadi senyawa organik dari fotosintesis dan hasilnya untuk pertumbuhan baik diameter maupun tinggi pohon, pertumbuhan diameter berhubungan dengan pertambahan biomassa pohon dan jumlah karbon yang tersimpan dalam pohon. Komponen pohon mempunyai persentase terbesar karena adanya batang pohon yang merupakan tempat penyimpanan cadangan hasil fotosintesis terbesar untuk pertumbuhan (Syam’ani et al.. 2012). Jumlah biomassa di Kampus IPB Darmaga berdasarkan hasil yang diperoleh sebesar 58.22 Mg/ha, sehingga didapatkan jumlah cadangan karbon sebesar 27.36 Mg/ha. Kampus IPB Darmaga memiliki luas 256.97 ha, maka jumlah cadangan karbon tersimpan sebesar 7 031.57 Mg/ha. Hal ini menunjukkan potensi cadangan karbon atas permukaan tanah yang cukup tinggi. Menurut Houghton (2005) menyatakan bahwa rata-rata biomassa di hutan alam adalah 70 Mg/ha.
Pendugaan Hubungan antara NDVI dengan Biomassa, Luas Bidang Dasar Tegakan (LBDT), LAI, dan Kerapatan Tegakan
Analisis regresi digunakan untuk membuktikan keeratan hubungan dan apakah NDVI dapat menduga biomassa, LBDT, LAI, dan kerapatan tegakan pada suatu area hutan. Model regresi yang digunakan dalam penelitian adalah model regresi sederhana (Duan 1991). Model regresi sederhana dipilih karena model ini akan lebih stabil, hal tersebut dikarenakan model menggunakan persamaan garis lurus tanpa melakukan modifikasi kurva (Djumhaer 2003). Keeratan hubungan ditentukan dari nilai (r) yang dapat dilihat dari koefisien determinasi (R2).
Pendugaan hubungan antara variabel NDVI dengan biomassa pada Tabel 3 hanya dapat dijelaskan sebesar 12.8% dan 77.4% diduga dipengaruhi oleh faktor lainnya. Hubungan antara LAI dengan NDVI dijelaskan sebesar 10.2% sedangkan
G
am
b
ar
5
S
eb
ar
an
N
D
V
I d
i K
am
p
u
s
IP
G
am
b
ar
6 S
eb
ar
an N
D
V
I p
ada
t
ahun 1989, 1999.
da
Tabel 3 Pendugaan hubungan antara NDVI dengan biomassa, LBDT, LAI, dan
Keterangan : R2= Koefisien determinasi B= Biomassa Ba= Luas bidang dasar tegakan (LBDT) L=
Leaf Area Index (LAI) K= Kerapatan N= Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) KS= Kolmogorov-Smirnov
Selanjutnya, hubungan antara kerapatan pohon dengan NDVI dijelaskan sebesar 30.0% sedangkan 70.0% merupakan pengaruh dari faktor lain. Kerapatan tegakan merupakan pernyataan kuantitatif yang menunjukkan tingkat kepadatan pohon dalam suatu tegakan (Young 1982 dalam Muhammad 2014). Tajuk pohon dapat digunakan sebagai dasar pengaturan kerapatan tegakan karena perkembangan tajuk menggambarkan ruang yang diperlukan oleh pohon untuk dapat tumbuh secara optimal (Sumadi dan Siahaan 2011).
IPB Darmaga. Uji asumsi klasik untuk kelima variabel tersebut menunjukkan data sisaan galat bersifat normal, homogen dan terbebas dari autokorelasi (Lampiran 3, 4, 5, dan 6). Sedangkan, untuk persamaan antara biomassa dan LBDT belum dapat disimpulkan apakah data homogen atau heterogen. Hal tersebut menunjukkan bahwa nilai beserta hasil yang didapat dari model penduga masih dapat dipakai namun, tidak efisien sehingga model pendugaan hubungan biomassa dan LBDT dapat disimpulkan diterima.
Validasi Model
Validasi model digunakan untuk menunjukkan bahwa seberapa akurat model regresi yang telah didapatkan. Data variabel bebas dimasukkan ke dalam model regresi, kemudian nilai dugaan hasil dari model dibandingkan dengan nilai hasil dari lapang. Nilai ketepatan dari model regresi menunjukkan besarnya kesalahan dari pendugaan model.
Tabel 4 Persentase ketepatan model Variabel Terikat (Y) Variabel
Bebas (X) Biomassa Bassal area
(LBDT)
B = -13.1 + 4.2 Ba 21.59
Keterangan : B= Biomassa Ba= Luas bidang dasar tegakan (LBDT) L= Leaf Area Index (LAI) K= Kerapatan N= Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Model dengan ketepatan terbaik berdasarkan Tabel 4 ditunjukkan oleh model pendugaan hubungan antara NDVI dengan luas bidang dasar tegakan (LBDT). Hal tersebut dikarenakan persentase ketepatan yang diperoleh merupakan persentase yang terendah, yaitu sebesar 3.89%. Muhammad (2014) menyatakan semakin kecil nilai persentase ketepatan, maka model akan semakin tepat. Berdasarkan uji asumsi klasik dan uji validitas, maka model pendugaan hubungan yang digunakan untuk menduga nilai biomassa dan cadangan karbon yang tersimpan pada tahun 1989, 1999, 2009, dan 2025 merupakan model antara NDVI dan LBDT serta model antara biomassa dan LBDT.
Pendugaan Potensi Cadangan Karbon di Kampus IPB Darmaga pada tahun 1989, 1999, 2009, dan 2025
Tabel 5 Pendugaan total biomassa dan cadangan karbon
1989 1999 2009 2014 2025
Biomassa (Mg) 44 887.19 33 305.53 35 683.74 14 960.79 11 767.21 Karbon (Mg) 21 096.98 15 653.6 16 771.36 7 031.57 5 530.59
Jumlah cadangan karbon tersimpan pada tahun 2025 diduga merupakan jumlah terkecil jika dibandingkan dengan tahun 1989, 1999, 2009, dan 2014. Hal tersebut dikarenakan terjadinya peningkatan fasilitas atau pembangunan di Kampus IPB yang cukup signifikan dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya. Nilai yang tertera pada pada Tabel 5 dipengaruhi oleh fluktuasi nilai yang dihasilkan pada NDVI yang juga dipengaruhi reflektansi sinar merah dan sinar merah dekat. Penurunan terbesar jumlah cadangan karbon tersimpan terjadi pada tahun2009 hingga 2014 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 Jumlah rata - rata biomassa dan cadangan karbon di Kampus IPB Berdasarkan Masterplan Kampus IPB Darmaga tahun 2000-2030 (Lampiran 7), pembangunan sarana dan prasarana kampus tetap dilakukan untuk memenuhi kebutuhan peningkatan dan pengembangan kampus di antaranya pembangunan fasilitas seperti gedung bangunan Fakultas Manajemen, Common Lab, Rumah Sakit, Lapangan Basket dan Softball, Kolam Renang, Training Centre, dan
Teaching Lab. Hal tersebut tentu akan mempengaruhi simpanan karbon di
Kampus IPB Darmaga seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5, yaitu menjadi sebesar 5.64 Mg. Perubahan biomassa dan simpanan karbon di Kampus IPB Darmaga sangat beragam, tidak hanya terjadi penurunan saja namun, berbagai kegiatan yang berkaitan dengan penanaman ataupun penghijauan menyebabkan peningkatan jumlah cadangan karbon juga terjadi di Kampus IPB. Peningkatan terbesar terjadi pada tahun 1999 ke 2009 sedangkan penurunan terus terjadi diduga hingga tahun 2025 (Gambar 7 dan 8). Hal tersebut menunjukkan pentingnya upaya mitigasi, seperti perluasan ruang terbuka hijau (RTH), untuk mengimbangi pembangunan di Kampus IPB Darmaga.
0 10 20 30 40 50 60 70 80
1989 1999 2009 2014 2025
G
am
b
ar
8
S
eb
ar
an
b
io
m
as
G
am
b
ar
9 S
eb
ar
an du
ga
an bi
om
as
sa
t
Upaya kegiatan mitigasi berupa perluasan ruang terbuka hijau berdasarkan Gambar 8 dapat dilakukan di area yang ditunjukkan pada warna kuning kecokelatan, yaitu area yang masih memiliki lahan terbuka (grass land). Area yang dimaksud merupakan area lahan percobaan di Kampus. Selanjutnya, RTH yang sudah ada di Kampus IPB perlu semakin dioptimalkan kembali seperti yang ditunjukkan pada area yang berwarna biru muda. Kegiatan seperti menanam jenis tumbuhan berdiameter besar namun memiliki nilai estetik dapat menjadi salah satu solusi dalam mengoptimalkan RTH hingga mereduksi emisi yang terdapat pada area berwarna kuning hingga merah, yaitu area pusat perkuliahan.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Jumlah simpanan karbon yang tersimpan pada tahun 1989 sebesar 21 096.98 Mg/ha, selanjutnya mengalami penurunan pada tahun 1999 menjadi sebesar 15 654.6 Mg/ha. Pada tahun 2009 terjadi penurunan hingga diduga pada tahun 2025 jumlah karbon tersimpan di Kampus IPB Darmaga menjadi 5 530.59 Mg/ha sehingga Kampus IPB Darmaga dapat disebut sebagai penyumbang emisi.
Saran
1. Upaya mitigasi di Kampus IPB Darmaga perlu dilakukan untuk mengimbangi pembangunan berupa perluasan ataupun peningkatan kualitas Ruang Terbuka Hijau di Kampus dan melakukan pembangunan dengan strategi rendah emisi. Selain itu, upaya penghitungan biomassa dan simpanan karbon perlu dilakukan secara berkala.
2. Citra dengan resolusi yang tinggi sangat diperlukan untuk menunjang penelitian ataupun pengembangannya. Selain itu, analisis statistik mendalam mengenai uji validasi dan realibilitas penting untuk dilakukan.
DAFTAR PUSTAKA
Abdurachman. 2008. Karakteristik tegakan hutan alam produksi setelah tujuh tahun penebangan di Labanan, Kalimantan Timur. Info Hutan. 5(4): 365-375.
Affan JM. 2002. Penilaian tingkat bahaya kebakaran hutan berdasarkan indeks vegetasi (NDVI) dan indeks kekeringan (KBDI). [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Aminudin S. 2008. Kajian potensi cadangan karbon pada pengusahaan hutan rakyat (studi kasus: hutan rakyat Desa Dengok, Kecamatan Playen, Kabupaten Gunungkidul). [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Brown S. 1997. Estimating biomass change of tropical forest: a primer. FAO
Forestry Paper-134 [Internet]. [diunduh 2015 Januari 10]; Rome. Tersedia pada: http://www.fao.org/.
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika [BMKG]. 2012. Buku Informasi
Perubahan Iklim dan Kualitas Udara di Indonesia. Jakarta (ID): Badan
Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika [BMKG]. 2015. Buletin Analisis Hujan Bulan Maret 2015 dan Prakiraan Hujan Bulan Mei, Juni, dan Juli 2015. Bogor (ID): Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.
Badan Pusat Statistik Kabupaten Bogor [BPS]. 2009. Kabupaten Bogor dalam
Angka 2009. Bogor (ID): -.
Chanan M. 2011. Potensi karbon di atas permukaan tanah di blok perlindungan Taman Wisata Alam Gunung Baung Pasuruan – Jawa Timur. GAMMA. 6(2): 101-112.
Djumhaer M. 2003. Pendugaan leaf area index dan luas bidang dasar tegakan dengan menggunakan landsat 7 ETM+ [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Duan N, Li KC. 1991. A bias bound for least squares linear regression. Statistica
Sinica. 1: 127-136.
Fung T, Siu W. (2000). Environmental quality and its changes, an analysis using NDVI. International Journal of Remote Sensing. 21: 1011–1024.
Ghozali I. 2009. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS Edisi ke-4. Semarang (ID): Universitas Diponegoro.
Hairiah K, Ekadinata A, Sari RR, Rahayu S. 2011. Pengukuran Cadangan
Karbon: dari tingkat lahan ke bentang lahan. Ed ke-2. Bogor (ID): World
Agroforestry Centre, ICRAF SEA Regional Office, University of Brawijaya.
Hairiah K, Rahayu S. 2007. Pengukuran ‘Karbon Tersimpan’ di Berbagai Macam
Penggunaan Lahan. Bogor (ID): World Agroforestry Centre, ICRAF SEA
Regional Office, University of Brawijaya.
Handoko I, Kodarsih T, Ariyani A. 2010. Koefisien pemadaman tajuk dan efisiensi penggunaan radiasi surya pada tanaman kentang (Solanum
tuberosum l.) varietas granola di Galudra, Cianjur, Jawa Barat. J Agromet.
24(2): 27-32.
Hernowo JB, Soekmadi R, Ekarelawan. 1991. Kajian pelestarian satwaliar di Kampus IPB Darmaga. Media konservasi. III (2): 43-65.
Houghton RA. 2005. Aboveground forest biomass and the global carbon balance.
Global Change Biology. 11: 945-958.
Johana F, Suyanto S, Widayati A, Zulkarnain MT, Budiman A, dan Muller D. 2013. Perancangan Aksi Mitigasi Untuk Mendukung Rencana Pembangunan Rendah Emisi di Kabupaten Kutai Barat, Kalimantan
Timur. Brief No. 36: Seri Kutai Barat. Bogor (ID): World Agroforestry
Centre (ICRAF), Southeast Asia Regional Program.
Khairiah RN. 2014. Model pemantauan pelaksanaan pembayaran jasa lingkungan di DAS Cidanau dengan pendekatan kerapatan tegakan [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor
Kurnia I. 2003. Studi keanekaragaman jenis burung untuk pengembangan wisata birdwatching di Kampus IPB Darmaga. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Lubis SH, Arifin HS, Samsoedin I. 2013.Analisis cadangan karbon pohon pada lanskap hutan kota di DKI Jakarta. J Penelitian Sosial dan Ekonomi
Kehutanan. 10(1): 1-20.
Mardhotillah A. 2001. Analisis pola penggunaan lahan, pola transportasi, dan pola perilaku beraktivitas (studi kasus mobilitas civitas IPB menuju ke dalam, di dalam, dan ke luar Kampus IPB Darmaga). [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Muhammad A. 2014. Pemetaan perubahan forest canopy density di KPH Kuningan [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Mulyani YA. 1985. Studi keanekaragaman jenis burung di lingkungan Kampus IPB Darmaga. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Myeong S, Nowak DJ, Duggin MJ (2006). A temporal analysis of urban forest carbon storage using remote sensing. Remote Sensing of Environment. 101: 277–282.
Nainggolan AF. 2014. Keanekaragaman jenis paku epifit dan pohon inangnya di kawasan Kampus IPB Darmaga Bogor, Jawa Barat. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Prinando M. 2011. Keanekaragaman spesies tumbuhan asing invasif di Kampus IPB Darmaga, Bogor. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Rich PM, Wood J, Vieglais DA, Burek K, Webb N. 1999. Hemiview User Manual.
United of Kingdom (GB): Delta-T Devices LTD.
Rich PM. 1990. Characterizing plant canopies with hemispherical photographs.Remote Sensing Reviews.5:13-29.
Risdiyanto I, Setiawan R. 2007. Metode neraca energi untuk perhitungan indeks luas daun menggunakan data citra satelit multi spectral. J Agromet
Indonesia. 21(2): 27 – 38.
Rosadi D. 2011. Analisis Ekonometrika & Runtun Waktu Terapan dengan R. Yogyakarta (ID): Andi Offset.
Saputro NA. 2007. Keanekaragaman jenis kupu-kupu di Kampus IPB Darmaga. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Setiawan R. 2006. Metode neraca energi untuk perhitungan leaf area index (LAI) di lahan bervegetasi menggunakan data citra satelit [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Standar Nasional Indonesia [SNI]. 2011. Pengukuran dan Perhitungan Cadangan Karbon-Pengukuran Lapangan untuk Penaksiran Cadangan Karbon
Hutan. Jakarta (ID): Badan Standarisasi Nasional.
Sumadi A, Siahaan A. 2011. Pengaturan kerapatan tegakan bambang berdasarkan hubungan antara diameter batang dan tajuk. J Penelitian Hutan Tanaman. 8(5): 259-265.
Sungkawa I. 2009. Pendeteksian pencilan (outlier) dan residual pada regresi linear.
Syam’ani, Agustina AR, Susilawati, Nugroho Y. 2012. Cadangan karbon di atas permukaan tanah pada berbagai sistem penutupan lahan di sub-sub DAS Amandit. J Hutan Tropis. 13(2): 148-158.
Turner DP, Cohen WB, Kennedy RE, Fassnacht KS, Briggs JM. 1999. Relationships between leaf area index and Landsat TM spectral vegetation indices across three temperate zone sites. Remote Sensing of Environment. 70: 52-68.
Tucker CJ, Pinzon JE, Brown ME, Slayback DA, Pak EW, Mahoney R. 2005. An extended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with MODIS and SPOT vegetation NDVI data. International Journal of Remote Sensing. 26: 4485–4498.
Wilson JS, Clay M, Martin E, Stuckey D, Vedder-Risch K. 2003. Evaluating environmental influences of zoning in urban ecosystems with remote sensing. Remote Sensing of Environment. 86: 303–321.
Wulandari S, Sutarman, Darnius O. 2013. Perbandingan metode least trimmed squares dan penaksir dalam mengatasi permasalahan data pencilan. Saintia
Matematika. 1(1): 73-85.
Yazid M. 2006. Perilaku berbiak katak pohon hijau (Rhacophorus reinwardtii
Kuhl & van Hasselt 1822) di Kampus IPB Darmaga. [skripsi]. Bogor (ID): Instutut Pertanian Bogor.
Yuliana S. 2000. Keragaman jenis amfibi (ordo anura) di Kampus IPB Darmaga, Bogor. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Zhou LM, Dickinson RE, Tian YH, Fang JY, Li QX, Kaufmann RK. 2004. Evidence for a significant urbanization effect on climate in China.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America. 101: 9540–9544.
Zhou LM, Tucker CJ, Kaufmann RK, Slayback D, Shabanov NV, Myneni RB. 2001. Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981 to 1999. Journal of Geophysical
L
am
p
ir
an
1
L
o
k
as
i titik
pl
ot
c
ont
Lampiran 2 Rekap jumlah luas bidang dasar tegakan, kerapatan, biomassa, LAI, dan NDVI
No. No. Grid Bassal Area (m2/pohon) Kerapatan Pohon (Ind/ha) Biomassa (ton/ha) LAI NDVI
1 9 1.373 188.889 1.491 0.950 0.347
2 12 0.316 88.889 1.841 0.620 0.334
3 34 1.745 963.889 9.853 0.190 0.314
4 37 11.833 11950.000 85.214 1.110 0.296
5 40 6.150 7916.667 39.755 2.080 0.309
6 63 9.084 7586.111 59.350 0.070 0.305
7 66 4.491 397.222 4.398 0.360 0.291
8 69 1.428 3561.111 8.941 0.730 0.302
9 72 9.829 9886.111 63.476 1.920 0.325
10 110 2.193 669.444 13.738 0.660 0.297
11 113 0.000 0.000 0.000 0.040 0.252
12 116 30.362 22183.333 0.202 0.700 0.306
13 119 24.402 29519.444 137.353 1.930 0.331
14 122 4.233 4350.000 23.673 0.250 0.337
15 125 14.763 2900.000 172.163 1.800 0.340
16 128 19.327 10630.556 116.875 2.630 0.343
17 131 0.591 927.778 4.610 2.120 0.352
18 134 0.135 50.000 0.827 0.300 0.335
19 192 0.935 166.667 6.072 0.090 0.276
20 195 3.481 1513.889 16.605 0.060 0.286
21 198 23.108 73633.333 141.742 1.100 0.294
22 201 18.726 36844.444 46.587 0.980 0.324
23 204 19.744 4161.111 145.247 0.890 0.322
Lampiran 2 Rekap jumlah basal area. kerapatan. biomassa. LAI. dan NDVI (lanjutan)
No. No. Grid Bassal Area (m2/pohon) Kerapatan Pohon (Ind/ha) Biomassa (ton/ha) LAI NDVI
24 207 0.320 730.556 1.152 1.640 0.312
25 210 2.291 1097.222 6.781 1.810 0.309
26 213 3.808 1202.778 32.338 0.400 0.327
27 271 5.123 1422.222 45.180 0.580 0.276
28 274 0.000 0.000 0.000 0.010 0.299
29 277 5.997 780.556 56.644 0.490 0.286
30 283 12.191 5619.444 14.858 1.040 0.303
31 286 26.204 1519.444 540.672 1.110 0.293
32 289 38.873 7797.222 283.177 1.550 0.304
33 292 10.307 6583.333 59.064 1.190 0.315
34 295 2.141 77.778 31.650 0.770 0.365
35 298 0.933 3877.778 3.436 2.640 0.311
36 375 7.027 2705.556 77.434 1.270 0.279
37 378 10.749 1097.222 11.610 0.250 0.288
38 381 11.106 12152.778 85.632 1.870 0.281
39 384 35.175 29161.111 265.809 1.650 0.268
40 387 9.939 3083.333 86.703 1.190 0.287
41 390 22.179 4602.778 198.660 1.610 0.291
42 393 2.600 1188.889 21.467 1.570 0.288
43 396 11.193 21463.889 59.259 1.070 0.294
44 399 0.000 0.000 0.000 0.000 0.323
45 402 0.980 783.333 5.534 0.100 0.291
Lampiran 2 Rekap jumlah basal area. kerapatan. biomassa. LAI. dan NDVI (lanjutan)
No. No. Grid Bassal Area (m2/pohon) Kerapatan Pohon (Ind/ha) Biomassa (ton/ha) LAI NDVI
47 480 1.243 150.000 12.922 0.360 0.266
48 483 1.484 277.778 8.744 0.360 0.278
49 486 1.315 275.000 8.824 0.990 0.266
50 489 5.972 766.667 45.868 0.740 0.287
51 492 7.688 2808.333 44.908 1.020 0.267
52 495 17.688 25922.222 113.151 1.910 0.266
53 498 6.704 8819.444 16.651 2.550 0.275
54 501 10.626 3638.889 112.317 2.560 0.285
55 504 0.833 2577.778 4.228 0.520 0.276
56 507 8.889 5491.667 7.257 0.380 0.246
57 510 0.000 0.000 0.000 0.000 0.222
58 574 9.602 4583.333 56.522 0.620 0.262
59 577 19.231 2919.444 274.165 1.210 0.261
60 580 1.367 805.556 7.903 3.190 0.275
61 586 5.826 1330.556 60.043 3.720 0.247
62 589 0.000 0.000 0.000 0.000 0.243
63 592 3.495 108.333 36.674 0.420 0.232
64 595 4.788 2572.222 38.607 0.660 0.234
65 640 0.761 241.667 6.149 1.360 0.256
66 643 6.486 2019.444 2.574 0.460 0.251
67 646 7.546 2758.333 62.892 0.650 0.269
68 649 2.181 277.778 20.649 0.340 0.245
69 652 5.380 447.222 15.900 1.570 0.227
Lampiran 2 Rekap jumlah basal area. kerapatan. biomassa. LAI. dan NDVI (lanjutan)
No. No. Grid Bassal Area (m2/pohon) Kerapatan Pohon (Ind/ha) Biomassa (ton/ha) LAI NDVI
70 655 6.655 1291.667 46.477 1.720 0.200
71 658 3.282 219.444 51.949 1.990 0.195
72 697 11.713 26644.444 67.021 2.520 0.254
73 700 16.418 6050.000 119.181 3.160 0.268
74 703 9.090 2230.556 65.132 2.270 0.236
75 706 17.974 2616.667 153.563 2.560 0.227
29 Lampiran 3 Analisis pendugaan hubungan antara NDVI dengan basal area, LAI, biomassa, dan kerapatan
Regression Analysis: BASSAL AREA versus NDVI
The regression equation is
BASSAL AREA = - 4.64 + 24.6 NDVI
X denotes an observation whose X value gives it large influence. Durbin-Watson statistic = 2.22220
Test for Equal Variances: BASSAL AREA, RESI10 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
N Lower StDev Upper
BASSAL AREA 47 1.32237 1.63267 2.12228
RESI10 47 1.13785 1.40485 1.82615
F-Test (normal distribution) Test statistic = 1.35, p-value = 0.312 Levene's Test (any continuous distribution) Test statistic = 0.41, p-value = 0.523
Regression Analysis: Average of LAI versus NDVI
The regression equation is
Average of LAI = - 1.10 + 6.92 NDVI R denotes an observation with a large standardized residual. Durbin-Watson statistic = 1.84200
Test for Equal Variances: Average of LAI, RESI1 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
N Lower StDev Upper
Average of LAI 64 0.572039 0.686718 0.855870
RESI1 64 0.542216 0.650917 0.811250
Lampiran 3 Analisis pendugaan hubungan antara NDVI dengan basal area, LAI, biomassa, dan kerapatan (lanjutan)
Regression Analysis: KERAPATAN versus NDVI
The regression equation is
KERAPATAN = - 7751 + 37426 NDVI
Regression 1 71739530 71739530 22.35 0.000
Residual Error 44 141236416 3209919
Total 45 212975947
Unusual Observations
Obs NDVI KERAPATAN Fit SE Fit Residual St Resid
25 0.266 5806 2217 266 3589 2.03R
R denotes an observation with a large standardized residual. Durbin-Watson statistic = 2.16223
Test for Equal Variances: KERAPATAN, RESI6 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
N Lower StDev Upper
KERAPATAN 46 1758.34 2175.50 2837.13
RESI6 46 1431.89 1771.61 2310.40
F-Test (normal distribution) Test statistic = 1.51, p-value = 0.172 Levene's Test (any continuous distribution) Test statistic = 1.35, p-value = 0.249
Regression Analysis: BIOMASSA versus NDVI
The regression equation is
BIOMASSA = - 20.4 + 126 NDVI
R denotes an observation with a large standardized residual. Durbin-Watson statistic = 2.17157
Test for Equal Variances: BIOMASSA, RESI9
95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
N Lower StDev Upper
BIOMASSA 50 10.7605 13.2068 17.0116
RESI9 50 10.3019 12.6440 16.2866
15
31
Lampiran 4 Uji asumsi klasik pada residu persamaan model regresi linier (lanjutan)
9 5 % Bonfer r oni Confidence I nter vals for StDevs
Test for Equal Variances for BI OMASSA, RESI 9
9 5 % Bonfer r oni Confidence I nter vals for StDevs
Test for Equal Variances for BASSAL AREA, RESI 1 0
9 5 % Bonfer r oni Confidence I nter vals for StDevs
Test for Equal Variances for KERAPATAN, RESI 6
9 5 % Bonfer r oni Confidence I nter vals for StDevs
Lampiran 4 Uji asumsi klasik pada residu persamaan model regresi linier (lanjutan)
Scatterplot of BI OMASSA vs NDVI
NDVI
Scatterplot of BASSAL AREA vs NDVI
NDVI
Scatterplot of KERAPATAN vs NDVI
NDVI
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Kota Bekasi Provinsi Jawa Barat pada 10 November 1992. Penulis merupakan anak pertama dari empat bersaudara pasangan Bapak Wiliyam Purwanto dan Ibu Anastasia Sri Suisna. Pendidikan formal yang telah ditempuh oleh penulis diantaranya TK Anugerah, SDN 01 Mekarsari Tambun, SMP Negeri 1 Tambun Selatan, dan SMA Negeri 1 Tambun Selatan. Tahun 2010 penulis diterima sebagai mahasiswa baru Institut Pertanian Bogor melalui jalur SNMPTN (Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri) dan tahun 2011 penulis dicatat sebagai mahasiswa Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata Fakultas Kehutanan IPB.
