ESTIMASI STOK KARBON KAYU (DI ATAS PERMUKAAN) DI HUTAN MANGROVE PADA AREAL IUPHHK-HA, PT. BINTUNI UTAMA MURNI WOOD INDUSTRIES, KABUPATEN TELUK BINTUNI, PROVINSI PAPUA BARAT DENGAN CITRA LANDSAT 8

YONA BRAMANTYA AJI, Wahyu Wardhana, S.Hut., M.Sc.

2015 | Skripsi | S1 KEHUTANAN

Hutan merupakan salah satu tempat stok karbon di dunia tersimpan. Adanya perubahan penggunaan lahan di hutan yang semakin tinggi, membuat makin meningkatnya efek dari gas rumah kaca di dunia.Sebagai penyimpan karbon di dunia hutan sangat berperan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem dan pengaruh akan adanya efek gas rumah kaca atau perubahan iklim global. Semakin majunya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi membuat penafsiran estimasi stok karbon disuatu hutan menjadi lebih cepat dengan memanfaatkan data penginderaan jauh. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan parameter transformasi citra terbaik yang dapat digunakan sebagai variabel penduga stok karbon, melakukan penafsiran besaran stok karbon dengan menggunakan citra Landsat 8, dan mengetahui stok cadangan karbon berdasarkan parameter transformasi yang disarankan di kawasan hutan mangrove pada areal PT. Bintuni Utama Murni Wood Industries, Teluk Bintuni, Papua Barat. Metode dalam penelitian ini adalah pembuatan model denganmenghubungkan antara nilai indeks vegetasi dari hasil transformasi citra dengan stok karbon. Dalam penentuan sampel di terapkan metodeStratified Sampling dengan pendekatan aksesbilitas. Analisis yang digunakan dalam memperoleh bentuk persamaan pendugaan stok karbon adalah analisis regresi dimana variabel dependen adalah kandungan karbon dan variabel independen adalah nilai dari transformasi. Parameter transformasi citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah RDVI, EVI, TVI, ARVI, dan MTVI2. Parameter transformasi citra terbaik yang dapat digunakan sebagai variabel penduga kandungan karbon dihutan mangrove adalah MTVI2 dengan model pendugay = -90,063x - 26,132, dimana y adalah kandungan karbon dan x adalah nilai MTVI2 dan diperoleh hasil uji validasi R2= 0,58; RMSE = 2,36342; SE= 3,8574; s = 0,00392; SA= 6,26698%; dan SR= -0,00513%. Stok kandungan karbon diatas permukaandi hutan mangrove PT. BUMWI sebesar 15.563.818,48 ton dengan rata-rata kandungan karbon per piksel adalah 19,75 ton/piksel atau 182,86 ton/ha.

Forests are some places in the world where carbon stocks stored. The landuse change in the forest, madeincreasing greenhouse gas in the world. Forests as carbon stockare haveimportant role in maintaining the balance of the ecosystem and will influence the greenhouse gas effects or global climate change. The development of science and technology made interpretation that the forest sector in carbon stock estimation become faster by using remote sensing data. The study aims to obtain the best image transformation parameters that can be used as a carbon stockpredictor variable, to do carbon stocks interpretation using Landsat 8, and determine carbon stocks based on the transformation parameters suggested in the area of mangrove forest in the area of PT. Bintuni Utama Murni Wood Industries, Teluk Bintuni, Papua Barat. The method in this research is made model between vegetation index value of the results of image transformation with carbon stocks. Stratified Sampling and accessibility approach are used in sample determination. Regression analysis used to obtain equation from based on analysis, where dependent variable is carbon content and independent variable is transformation value. Image transformation parameters that used in this study are RDVI, EVI, TVI, ARVI, and MTVI2. The best image transformation parameters that can be used as a carbon content predictor variable of mangrove forest is MTVI2 with prediction model y = -90,063x�26,132, where y is the carbon content and x is the MTVI2value and validation test results obtained R2 = 0.58; RMSE = 2,36342; SE = 3,8574; s = 0,00392; SA = 6,26698%; and SR = 0,00513%. Carbon stock above ground in PT. BUMWI mangrove forests is15.563.818,48tons with an average carbon content per pixel is 19,75 tons / pixel or 182,86 tons/ha.

Kata Kunci : model pendugaan kandungan karbon, Landsat 8, Stratified Sampling, indeks vegetasi