Kesimpulan Penyusunan model pendugaan dan pemetaan biomassa permukaan pada tegakan jati (Tectona grandis Linn F) menggunakan citra alos palsar resolusi 50 M dan 12,5 M (Studi kasus: KPH Kebonharjo perhutani unit 1 Jawa Tengah)

Hendri. 2001. Analysis of emission and absorption of green hous gasses and evaluation of carbon dioxide mitigation technologies in Perum Perhutani [tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor. Husch B, Beers TW, Kershaw JA. 2003. Forest measurement : 4th ed. New Jersey, United States : John Wiley 7 Sons. [IPCC] Intergovernmental Panel on Climate Change. 1995. Greenhouse Gas inventory reference manual IPCC WGI technical support unit. Hardley Center, Meteorology Office. London Road, Braknell, RG 122 NY, United Kingdom. [JAXA] Japan Aerospace Exploration Agency. 2010. PALSAR Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar. http:www.eorc.jaxa.jpALOSenabo utpalsar.htm [31 Maret 2010]. Jaya INS. 2002. Aplikasi SIG untuk Kehutanan. Bogor: Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Johnson GO. 1992. GIS Applications in Emergency Management. [Jurnal] URISA Journal. Vol. 4 No. 1 Hal 66-72 Khaerudin. 1994. Pembibitan Tanaman HTI. Jakarta : Penebar Suadaya. KPH Kebonharjo. 2000. Tabel Volume Lokal Tebangan A.2 Jati. Jawa Tengah : Biro Perencanaan Perum Perhutani Unit I. KPH Kebonharjo. 2007. RPKH Kebonharjo 2007-2016. Jawa Tengah : Biro Perencanaan Perum Perhutani Unit I. Kraenzel M, Castillo A, Moore T, Potvin C. 2003. Carbon Storage of Harvest-Age Teak Tectona grandis Plantation, Panama. [Jurnal] Forest Ecology and Management Vol. 173 Hal 213 – 225. Kumar S. 2009. Retrieval of Forest Parameters from Envisat ASAR Data for Biomass Inventory in Dudhwa National Park, UP, India. [disertasi] Indian Institute of Remote Sensing. Lillesand TM, Kiefer RW. 1979. Image Interpretation and Remote Sensing. New York : John WileySon Inc. Lu D. 2005. The potential and challenge of remote sensing-based biomass estimation. [Jurnal] International Journal of Remote Sensing, Vol. 27 No.7 Hal. 1297-1328. Lucas RM, Cronin N, Lee A, Moghaddam M, Witte C, Tickle P. 2006. Empirical relationship between AIRSAR backscatter and LiDAR-derived forest biomass, Queensland, Australia. [Jurnal]. Remote sensing Environtment Vol. 100 Hal. 407 – 425. Lucas RM, Moghaddam M, Cronin N. 2004. Microwave scattering from mixed species woodlands, central Queensland, Australia. [Jurnal]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Vol. 42 Hal : 2141 – 2159. Lugo AE, Snedaker SC. 1974. The Ecology Of Mangroves. [Jurnal] Ann. Rev. Ecol. Syst 5 : 39-65. Mattjik A, Sumertajaya M. 2000. Perancangan Percobaan: Aplikasi SAS dan Minitab. Jilid I. Bogor: IPB Press. Mitchard ETA, Saatchi SS, Woodhouse IH, Nangendo G, Ribeiro NS, Williams M, Ryan CM, Lewis SL, Feldpausch TR, Meir P. 2009. Using Sattelite Radar Backscatter to Predict Above-ground Woody Biomass : A Consistent Relationship Across Four Different African Landscapes. [Jurnal] Geophysical Research Letters. Vol. 36 [NASA] National Aeronautics and Space Administration. Radar Data Center. Freeman Tony. 1996. What is Radar image. Jet Propulsion Laboratory. http:southport.jpl.nasa.gov. [1 Januari 2011]. Onrizal. 2004. Model penduga biomassa dan karbon tegakan hutan kerangan di Taman Nasional Danau Sentarum, Kalimantan Barat. [Tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor. Paryono P. 1994. Sistem Informasi Geografis. Yogyakarta : Andi Offset. Prahasta E. 2009. Sistem Informasi Geografis: Konsep-Konsep Dasar Perspektif Geodesi dan Geomatika . Bandung : Informatika Bandung. Purwadhi FSH. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta : Grasindo. Rosenqvist A, Masanobu S, Manabu W. 2004. ALOS PALSAR: Technical outline and mission concepts Samsuri. 2004. Aplikasi Penginderaan Jauh dalam Pengelolaan Sumber Daya Hutan. [tesis] Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Sumatera Utara. Sarker MLR, Nichol JE. 2010. Biomass Estimation using Texture Measurements of Dual Polarization SAR Data. Proceeding of the remote sensing and photogrammetry society conference. London. Shimada M, Isoguchi O, Tadono T, Isono K. 2009. PALSAR Calibration Factor Updated. https:auig.eoc.jaxa.jpauigsendocan20090109en_3.html [5 November 2010] Smyth GK. 2002. Nonlinear regression. Encyclopedia of Environmetrics. John WileySons, Ltd, Chichester. Telenius B, Verwijst T. 1994. The influence of allometric variation, vertical biomass distributions and sampling procedure on biomass estimates in commercial short-rotation forests. [Jurnal] Bioresource Technology No. 51 1995 Hal. 247-253. Tiryana T, Tatsuhara S, Shiraishi N. 2011. Empirical model for estimating the stand biomass of Teak Plantation in Java, Indonesia. [Jurnal] Journal of Forest Planning No. 16 Hal. 177 – 188. Wijaya A. 2009. Evalusai data mosaik ALOS PALSAR untuk estimasi volume dan biomassa batang studi kasus dari hutan hujan tropis Indonesia Bagian Tengah. [Jurnal] Jurnal Geografi No. 2 [1 Januari 2009]. LAMPIRAN Lampiran 1 Hasil Perhitungan Biomassa pada Plot Pengamatan dengan menggunakan Alometrik Tegakan Jati yang digunakan sebagai model maupun validasi. No. Plot_ID Kelas Umur Biomassa Tonha 1 50032A VIII 220.3224 2 50039A II 135.2635 3 50011 VI 164.9799 4 50012A IV 174.8776 5 50014 VIII 177.6879 6 50018A III 125.0429 7 50019A III 120.1237 8 50020 II 78.45688 9 50021 V 149.5169 10 50024A I 39.82471 11 50028A II 94.92379 12 50033 VIII 175.2259 13 50034 III 100.8341 14 50038 II 116.0863 15 50040 VI 169.5666 16 50041 VII 156.0531 17 50042 VI 86.7726 18 50043 II 111.1655 19 50048 VII 184.1373 20 50055 IX 199.0695 21 50069 III 117.2698 22 50071A IV 106.8484 23 50073 I 12.28208 24 50075 V 178.9403 25 50077 I 40.26815 26 50078 I 31.20841 27 50079 I 82.58772 28 50080 I 56.11469 29 50082 I 32.86854 30 50084 I 7.51783 31 50089 II 159.9619 32 50092 VI 127.5499 33 50094 I 69.04149 34 50096 I 13.48198 35 50052A I 7.799567 36 50001A XI 328.6952 37 50005A I 31.9759 38 50010 V 90.88745 39 50013A IV 151.28 40 50015 II 116.1468 No. Plot_ID Kelas Umur Biomassa Tonha 41 50016A VII 235.0398 42 50025 III 129.85 43 50026A V 99.6854 44 50027A II 112.9509 45 50029A III 197.2791 46 50035 III 62.41236 47 50051A II 173.1695 48 50053 VI 153.8217 49 50070 III 104.3491 50 50076 I 67.94988 51 50081 I 89.35894 52 50083 II 96.75522 53 50085 I 40.76888 54 50086 IV 182.3471 55 50087 III 186.559 56 50088 II 88.69974 57 50091 II 85.15532 58 50093 IV 80.49109 59 50095 I 62.57825 60 50097 II 84.21514 61 50056A VIII 271.6375 Keterangan : data yang digunakan untuk validasi Lampiran 1 Lanjutan Lampiran 2 Hasil Perhitungan Biomassa pada Plot Pengamatan dengan menggunakan Biomass Expansion Factor BEF yang digunakan sebagai model maupun validasi. No. Plot_ID KU BEF Biomassa BEF Tonha 1 50039A II 1.53 133.15 2 50011 VI 1.53 198.48 3 50014 VIII 1.53 222.61 4 50018A III 1.53 117.4 5 50019A III 1.53 114.21 6 50020 II 1.53 68.66 7 50021 V 1.53 168.63 8 50024A I 1.53 31.84 9 50028A II 1.53 90.6 10 50033 VIII 1.53 230.83 11 50034 III 1.53 96.64 12 50038 II 1.53 114.38 13 50040 VI 1.53 223.85 14 50041 VII 1.53 205.05 15 50042 VI 1.53 105.37 16 50043 II 1.53 106.35 17 50048 VII 1.53 232.99 18 50069 III 1.53 116.56 19 50071A IV 1.53 108.83 20 50073 I 1.53 8.45 21 50077 I 1.53 30.15 22 50078 I 1.53 24.22 23 50079 I 1.53 76.85 24 50080 I 1.53 45.51 25 50082 I 1.53 24.76 26 50084 I 1.53 4.95 27 50089 II 1.53 156.78 28 50092 VI 1.53 151.38 29 50094 I 1.53 63.28 30 50096 I 1.53 9.96 31 50052A I 1.53 5.18 32 50074 V 1.53 124.84 33 50070 III 1.53 97.92 34 50053 VI 1.53 203.1675 35 50056A VIII 1.53 403.6516 36 50051A II 1.53 397.6085 37 50035 III 1.53 58.95235 38 50076 I 1.53 64.23962 No. Plot_ID KU BEF Biomassa BEF Tonha 39 50029A III 1.53 210.8615 40 50027A II 1.53 116.259 41 50010 V 1.53 99.62628 42 50013A IV 1.53 169.4382 43 50025 III 1.53 129.1012 44 50026A V 1.53 109.4966 45 50001A XI 1.53 461.1759 46 50081 I 1.53 77.47637 47 50083 II 1.53 88.05862 48 50015 II 1.53 102.9446 49 50016A VII 1.53 299.4584 50 50005A I 1.53 24.24776 51 50085 I 1.53 32.02931 52 50086 IV 1.53 215.6581 53 50087 III 1.53 194.3402 54 50088 II 1.53 85.73939 55 50091 II 1.53 76.07846 56 50093 IV 1.53 80.54343 57 50095 I 1.53 51.97796 58 50097 II 1.53 79.40788 Keterangan : data yang digunakan untuk validasi Lampiran 2 Lanjutan Lampiran 3 Hasil Perhitungan Nilai Backscatter pada Plot Pengamatan dengan menggunakan citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. No. Plot_ID Digital Number Backscatter dB HH HV HH HV 1 50032A 8443 4201.306 -4.47006 -10.5323 2 50039A 8596.472 3915.056 -4.31359 -11.1452 3 50001A 7295.556 3594.917 -5.73883 -11.8862 4 50005A 5381.056 2384.833 -8.38265 -15.4508 5 50010 7614 3573.361 -5.36774 -11.9385 6 50011 7542.694 4008.833 -5.44947 -10.9396 7 50012A 7127.833 3489.306 -5.94085 -12.1452 8 50013A 7754.262 3847.548 -5.20919 -11.2963 9 50014 7137.333 3921.389 -5.92928 -11.1312 10 50015 5649.861 3307.889 -7.95924 -12.609 11 50016A 7094.556 3576.611 -5.9815 -11.9306 12 50018A 6547.917 3742.639 -6.67794 -11.5364 13 50019A 6252.583 3567.833 -7.07881 -11.9519 14 50020 5755.778 3114.056 -7.79792 -13.1335 15 50021 8164.861 3946.75 -4.76102 -11.0752 16 50024A 5996.25 2929.528 -7.44241 -13.664 17 50025 8446.944 3873.222 -4.46601 -11.2386 18 50026A 7896.111 3827.278 -5.05173 -11.3422 19 50027A 6344.139 3080.056 -6.95255 -13.2288 20 50028A 6015.778 3261.583 -7.41416 -12.7314 21 50029A 5209.472 2721.694 -8.66413 -14.3032 22 50033 8084.111 4147.25 -4.84735 -10.6448 23 50034 7963.75 3826.25 -4.97765 -11.3445 24 50035 8201.028 3997.222 -4.72263 -10.9648 25 50038 8350.528 3944.667 -4.56572 -11.0798 26 50040 7961.444 3860.25 -4.98016 -11.2677 27 50041 7647 3798.861 -5.33018 -11.4069 28 50042 7065.472 3423.361 -6.01718 -12.3109 29 50043 7598.639 3659.889 -5.38528 -11.7306 30 50048 7593.972 4134.556 -5.39062 -10.6714 31 50051A 7155.306 3781.194 -5.90744 -11.4474 32 50053 7367.889 3698.083 -5.65314 -11.6405 33 50055 6889.528 3626.667 -6.23621 -11.8098 34 50069 8244.944 3873.306 -4.67625 -11.2384 35 50070 7952.611 3952.5 -4.98981 -11.0626 36 50071A 6784.361 3490.917 -6.36982 -12.1412 37 50073 4642.528 1952.528 -9.66491 -17.1881 38 50075 6750.056 3645.139 -6.41385 -11.7657 39 50076 6238.917 3603 -7.09782 -11.8667 40 50077 6439.25 2910.167 -6.82329 -13.7216 No. Plot_ID Digital Number Backscatter dB HH HV HH HV 41 50078 5901.444 2502.806 -7.58083 -15.0315 42 50079 6790.361 3380.528 -6.36214 -12.4203 43 50080 6505.583 2987.222 -6.73428 -13.4946 44 50081 6424 2942 -6.84389 -13.6271 45 50082 5357.476 2297.881 -8.4208 -15.7734 46 50083 7642.389 3537.167 -5.33542 -12.0269 47 50084 5213.139 2461.167 -8.65801 -15.1772 48 50085 6653.083 3226.833 -6.53954 -12.8245 49 50086 8074.861 3542.611 -4.8573 -12.0135 50 50087 7505 3507.917 -5.49299 -12.099 51 50088 8189.048 4091.833 -4.73533 -10.7616 52 50089 7461.417 3714 -5.54357 -11.6032 53 50090 7343.5 3434.917 -5.68194 -12.2817 54 50091 7528.639 3695.028 -5.46567 -11.6476 55 50092 7943.306 3744.333 -4.99997 -11.5325 56 50093 7613.222 3936.806 -5.36863 -11.0971 57 50094 6637 3365.694 -6.56056 -12.4585 58 50095 7126.944 3397.472 -5.94193 -12.3769 59 50096 5295.278 2475.333 -8.52223 -15.1273 60 50097 7179.444 3677.722 -5.87818 -11.6884 61 50052A 4780.639 1998.556 -9.41028 -16.9857 62 50056A 6889.472 3712.972 -6.23628 -11.6056 63 50074 6717.806 3269.111 -6.45545 -12.7114 Lampiran 3 Lanjutan Lampiran 4 Hasil Perhitungan Nilai Backscatter pada Plot Pengamatan dengan menggunakan citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m. No. Plot_ID Digital Number Backscatter dB HH HV HH HV 1 50032A 7051.55 3246.57 -6.03431 -12.77149 2 50039A 6924.35 3165.07 -6.19242 -12.99234 3 50001A 6473.70 3056.72 -6.77695 -13.29489 4 50005A 5617.61 1947.88 -8.00896 -17.20875 5 50010 7275.00 3194.17 -5.76334 -12.91284 6 50011 7742.28 3421.20 -5.22262 -12.31643 7 50012A 7046.49 3240.28 -6.04054 -12.78834 8 50013A 5950.35 2971.19 -7.50915 -13.54138 9 50014 7749.85 3718.83 -5.21414 -11.59187 10 50015 6460.44 3510.86 -6.79476 -12.09173 11 50016A 6817.68 3041.53 -6.32727 -13.33817 12 50018A 6494.71 3539.13 -6.74880 -12.02208 13 50019A 6013.26 3417.86 -7.41780 -12.32492 14 50020 5879.42 3290.91 -7.61331 -12.65368 15 50021 7854.01 3416.46 -5.09817 -12.32848 16 50024A 6539.49 2697.07 -6.68912 -14.38216 17 50025 7831.90 3406.58 -5.12265 -12.35364 18 50026A 7419.04 3387.65 -5.59305 -12.40203 19 50027A 4448.62 2364.79 -10.03549 -15.52415 20 50028A 5611.15 3138.97 -8.01897 -13.06427 21 50029A 5076.99 2738.25 -8.88788 -14.25053 22 50033 7121.85 3411.02 -5.94814 -12.34230 23 50034 6409.07 3163.32 -6.86409 -12.99714 24 50035 6422.57 2999.70 -6.84582 -13.45845 25 50038 6743.55 3015.69 -6.42223 -13.41226 26 50040 6223.65 3120.03 -7.11910 -13.11681 27 50041 6047.45 2988.54 -7.36856 -13.49082 28 50042 5801.71 2608.95 -7.72888 -14.67070 29 50043 5902.68 2867.93 -7.57901 -13.84862 30 50048 6314.63 3231.04 -6.99304 -12.81316 31 50051A 5763.74 3209.98 -7.78591 -12.86996 32 50053 5927.24 2814.07 -7.54295 -14.01329 33 50055 6803.75 3334.16 -6.34503 -12.54027 34 50069 6476.54 3107.36 -6.77313 -13.15217 35 50070 6529.20 3008.99 -6.70280 -13.43157 36 50071A 5945.11 2973.42 -7.51680 -13.53488 37 50073 2927.96 1174.26 -13.66871 -21.60475 38 50075 6481.68 3197.94 -6.76625 -12.90259 39 50076 6128.93 3085.76 -7.25231 -13.21277 40 50077 5197.21 2294.43 -8.68460 -15.78649 41 50078 3697.67 1559.40 -11.64144 -19.14087 42 50079 5546.17 2663.66 -8.12013 -14.49044 43 50080 6654.61 2610.97 -6.53754 -14.66395 44 50081 5672.28 2499.34 -7.92484 -15.04350 45 50082 4471.53 2086.21 -9.99087 -16.61284 46 50083 5935.38 2762.33 -7.53103 -14.17448 47 50084 4773.58 1982.90 -9.42311 -17.05397 48 50085 6230.93 3057.13 -7.10894 -13.29373 49 50086 6477.68 2936.97 -6.77161 -13.64201 50 50087 6658.54 3158.36 -6.53242 -13.01078 51 50088 6014.94 2850.43 -7.41537 -13.90180 52 50089 6579.00 3095.23 -6.63680 -13.18616 No. Plot_ID Digital Number Backscatter dB HH HV HH HV 53 50090 5107.60 2345.64 -8.83566 -15.59477 54 50091 6233.28 3012.85 -7.10566 -13.42044 55 50092 6838.34 3025.49 -6.30098 -13.38408 56 50093 6334.77 3064.41 -6.96538 -13.27307 57 50094 5865.24 2751.42 -7.63428 -14.20886 58 50095 5407.60 2512.88 -8.33990 -14.99655 59 50096 3025.36 1242.38 -13.38446 -21.11492 60 50097 6301.30 2983.44 -7.01140 -13.50565 61 50052A 3139.05 1349.52 -13.06404 -20.39642 62 50056A 6266.76 3407.47 -7.05914 -12.35135 63 50074 6251.43 3033.03 -7.08041 -13.36245 Lampiran 4 Lanjutan Lampiran 5 Hasil pendugaan biomassa dengan menggunakan model hubungan yang disusun berdasarkan alometrik Hendri dan backscatter citra ALOS PALSAR 50 m. Plot_ID Backsatter dB Biomassa Tonha HH HV Aktual Model HH Model HV 1 50001A -5.7388 -11.8862 328.70 126.99 118.42 2 50005A -8.3827 -15.4508 31.98 38.87 30.56 3 50010 -5.3677 -11.9385 90.89 139.36 116.09 4 50013A -5.2092 -11.2963 151.28 144.65 148.18 5 50015 -7.9592 -12.6090 116.15 52.98 89.98 6 50016A -5.9815 -11.9306 235.04 118.91 116.44 7 50025 -4.4660 -11.2386 129.85 169.42 151.46 8 50026A -5.0517 -11.3422 99.69 149.90 145.61 9 50027A -6.9525 -13.2288 112.95 86.54 71.10 10 50029A -8.6641 -14.3032 197.28 29.48 47.27 11 50035 -4.7226 -10.9648 62.41 160.87 168.07 12 50051A -5.9074 -11.4474 173.17 121.37 139.91 13 50053 -5.6531 -11.6405 153.82 129.85 130.01 14 50070 -4.9898 -11.0626 104.35 151.96 161.94 15 50076 -7.0978 -11.8667 67.95 81.70 119.30 16 50081 -6.8439 -13.6271 89.36 90.16 61.11 17 50083 -5.3354 -12.0269 96.76 140.44 112.26 18 50085 -6.5395 -12.8245 40.77 100.30 82.91 19 50086 -4.8573 -12.0135 182.35 156.38 112.83 20 50087 -5.4930 -12.0990 186.56 135.19 109.22 21 50088 -4.7353 -10.7616 88.70 160.44 181.56 22 50091 -5.4657 -11.6476 85.16 136.10 129.66 23 50093 -5.3686 -11.0971 80.49 139.33 159.83 24 50095 -5.9419 -12.3769 62.58 120.22 98.28 25 50097 -5.8782 -11.6884 84.22 122.35 127.66 26 50056A -6.2363 -11.6056 271.64 110.41 131.75 Lampiran 6 Hasil pendugaan biomassa dengan menggunakan model hubungan yang disusun berdasarkan biomassa BEF dan backscatter citra ALOS PALSAR 50 m. No. Plot_ID Backsatter dB Biomassa Tonha HH HV Aktual Model HH Model HV 1 50001A -5.7388 -11.8862 461.18 129.35 116.21 2 50005A -8.3827 -15.4508 24.25 27.67 18.08 3 50010 -5.3677 -11.9385 99.63 143.62 113.08 4 50013A -5.2092 -11.2963 169.44 149.72 158.11 5 50015 -7.9592 -12.6090 102.94 43.95 79.69 6 50016A -5.9815 -11.9306 299.46 120.02 113.55 7 50025 -4.4660 -11.2386 129.10 178.31 162.96 8 50026A -5.0517 -11.3422 109.50 155.78 154.37 9 50027A -6.9525 -13.2288 116.26 82.67 57.66 10 50029A -8.6641 -14.3032 210.86 16.84 32.91 11 50035 -4.7226 -10.9648 58.95 168.44 187.98 12 50051A -5.9074 -11.4474 397.61 122.87 146.12 13 50053 -5.6531 -11.6405 203.17 132.65 132.12 14 50070 -4.9898 -11.0626 97.92 158.16 178.63 15 50076 -7.0978 -11.8667 64.24 77.08 117.40 16 50081 -6.8439 -13.6271 77.48 86.85 46.83 17 50083 -5.3354 -12.0269 88.06 144.87 107.98 18 50085 -6.5395 -12.8245 32.03 98.56 71.21 19 50086 -4.8573 -12.0135 215.66 163.26 108.74 20 50087 -5.4930 -12.0990 194.34 138.81 103.99 21 50088 -4.7353 -10.7616 85.74 167.95 209.02 22 50091 -5.4657 -11.6476 76.08 139.86 131.62 23 50093 -5.3686 -11.0971 80.54 143.59 175.44 24 50095 -5.9419 -12.3769 51.98 121.54 89.95 25 50097 -5.8782 -11.6884 79.41 123.99 128.85 26 50056A -6.2363 -11.6056 403.65 110.22 134.54 Lampiran 7 Hasil pendugaan biomassa dengan menggunakan model hubungan yang disusun berdasarkan Alometrik Hendri dan backscatter citra ALOS PALSAR 12,5 m. No. Plot_ID Backsatter dB Biomassa Tonha HH HV Aktual Model HH Model HV 1 50001A -7.23175 -13.6251 328.7 109.34 109.53 2 50005A -8.43285 -17.6619 31.98 78.68 32.37 3 50010 -6.06309 -13.1384 90.89 150.61 126.88 4 50013A -7.77862 -13.7962 151.28 94.13 104.02 5 50015 -7.12956 -12.3777 116.15 112.45 159.64 6 50016A -6.70649 -13.7196 235.04 126.27 106.45 7 50025 -5.41553 -12.5498 129.85 179.85 151.56 8 50026A -5.85515 -12.6032 99.69 159.44 149.13 9 50027A -10.3725 -15.7688 112.95 46.24 57.33 10 50029A -9.22457 -14.5111 197.28 63.34 83.82 11 50035 -7.17405 -13.6954 62.41 111.09 107.23 12 50051A -8.11739 -13.1118 173.17 85.78 127.90 13 50053 -7.84003 -14.2917 153.82 92.56 89.56 14 50070 -6.97592 -13.6338 104.35 117.28 109.24 15 50076 -7.71618 -13.582 67.95 95.75 110.97 16 50081 -8.34602 -15.3627 89.36 80.58 64.81 17 50083 -7.84856 -14.4591 96.76 92.34 85.14 18 50085 -7.48381 -13.6474 40.77 102.05 108.80 19 50086 -7.1108 -13.8922 182.35 113.03 101.04 20 50087 -6.87783 -13.2071 186.56 120.48 124.27 21 50088 -7.71302 -14.1216 88.7 95.84 94.28 22 50091 -7.39711 -13.6356 85.16 104.50 109.19 23 50093 -7.2736 -13.4865 80.49 108.10 114.21 24 50095 -8.64526 -15.2238 62.58 74.23 67.59 25 50097 -7.31446 -13.7024 84.22 106.89 107.01 26 50056A -7.34754 -12.5852 271.64 105.93 149.95 Lampiran 8 Hasil pendugaan biomassa dengan menggunakan model hubungan yang disusun berdasarkan biomassa BEF dan backscatter citra ALOS PALSAR 12,5 m. No. Plot_ID Backsatter dB Biomassa Tonha HH HV Aktual Model HH Model HV 1 50001A -7.23175 -13.6251 461.18 109.66 109.56 2 50005A -8.43285 -17.6619 24.25 75.66 27.77 3 50010 -6.06309 -13.1384 99.63 157.36 129.28 4 50013A -7.77862 -13.7962 169.44 92.61 103.37 5 50015 -7.12956 -12.3777 102.94 113.18 167.44 6 50016A -6.70649 -13.7196 299.46 128.98 106.09 7 50025 -5.41553 -12.5498 129.1 192.21 157.92 8 50026A -5.85515 -12.6032 109.5 167.80 155.07 9 50027A -10.3725 -15.7688 116.26 41.55 52.86 10 50029A -9.22457 -14.5111 210.86 59.24 81.06 11 50035 -7.17405 -13.6954 58.95 111.63 106.97 12 50051A -8.11739 -13.1118 397.61 83.41 130.45 13 50053 -7.84003 -14.2917 203.17 90.87 87.34 14 50070 -6.97592 -13.6338 97.92 118.68 109.23 15 50076 -7.71618 -13.582 64.24 94.42 111.18 16 50081 -8.34602 -15.3627 77.48 77.72 60.68 17 50083 -7.84856 -14.4591 88.06 90.63 82.51 18 50085 -7.48381 -13.6474 32.03 101.44 108.73 19 50086 -7.1108 -13.8922 215.66 113.84 100.05 20 50087 -6.87783 -13.2071 194.34 122.33 126.29 21 50088 -7.71302 -14.1216 85.74 94.51 92.54 22 50091 -7.39711 -13.6356 76.08 104.20 109.17 23 50093 -7.2736 -13.4865 80.54 108.25 114.85 24 50095 -8.64526 -15.2238 51.98 70.85 63.62 25 50097 -7.31446 -13.7024 79.41 106.89 106.72 26 50056A -7.34754 -12.5852 403.65 105.81 156.03 Lampiran 9 Bentuk Titik Total UA Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Model Kelas 1 10 2 1 13 76.92 Kelas 2 7 21 17 45 46.67 Kelas 3 1 3 1 5 20.00 Total 18 26 19 63 PA 55.56 80.77 5.26 Overall Accuracy 50.79 Kappa Accuracy 20.93 Bentuk Titik Total UA Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Model Kelas 1 11 3 1 15 73.33 Kelas 2 7 22 16 45 48.89 Kelas 3 1 2 3 66.67 Total 18 26 19 63 PA 61.11 84.62 10.53 Overall Accuracy 55.56 Kappa Accuracy 28.64 Bentuk Titik Total UA Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Model Kelas 1 11 2 1 14 78.57 Kelas 2 6 19 14 39 48.72 Kelas 3 1 5 4 10 40.00 Total 18 26 19 63 PA 61.11 73.08 21.05 Overall Accuracy 53.97 Kappa Accuracy 27.30 Bentuk Titik Total UA Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Model Kelas 1 12 3 1 16 75.00 Kelas 2 5 19 14 38 50.00 Kelas 3 1 4 4 9 44.44 Total 18 26 19 63 PA 66.67 73.08 21.05 Overall Accuracy 55.56 Kappa Accuracy 30.06 BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Hutan sebagai sistem yang dinamis memiliki peranan yang sangat besar terhadap terjadinya perubahan lingkungan. Biomassa sebagai salah satu komponen yang terdapat dalam sistem dinamis hutan memiliki peranan penting dalam pengelolaan ekosistem hutan. Di negara-negara maju biomassa tegakan antara lain digunakan sebagai dasar pertimbangan bagi kegiatan pengelolaan hutan lestari, karena jumlah stok biomassa tergantung pada terganggu atau tidaknya hutan, ada atau tidaknya permudaan alam, dan peruntukan hutan IPCC 1995. Informasi keadaan hutan diketahui melalui monitoring yang selalu dilakukan pada luasan hutan tertentu dimana monitoring yang dilakukan tidaklah mudah, monitoring dilakukan untuk memahami perubahan-perubahan yang terjadi pada komponen hutan seperti volume batang dan biomassa dimana keduanya berhubungan dan bersifat esensial serta kompleks Kumar 2009. Di masa lalu informasi mengenai biomassa didapatkan secara manual melalui ground survey survey lapangan, tetapi saat ini ketika informasi mengenai komponen hutan beserta perubahannya semakin banyak dibutuhkan maka pengambilan informasi dengan ground survey dianggap kurang efisien untuk dilakukan pada daerah pengelolaan yang relatif luas. Pengambilan informasi skala besar dan pada daerah pengelolaan hutan yang relatif luas dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh telah dilakukan dan menunjang kebutuhan informasi yang berkembang dari waktu ke waktu. Teknologi penginderaan jauh telah digunakan di banyak bidang seperti identifikasi tutupan lahan, pemetaan, pembagian wilayah dan tipe hutan, serta pendugaan parameter tegakan hutan. Saat ini biomassa sebagai parameter yang penting dalam mengukur perubahan struktur hutan dapat diduga dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh Schreuder et al. 1997 dalam Husch et al. 2003. Banyak studi telah memberikan pendekatan yang berguna untuk mengestimasi biomassa, salah satu diantaranya adalah penggunaan informasi dijital pada data SAR Synthetic Aperture Radar. Dalam perkembangan teknologi penginderaan jauh banyak dilakukan penelitian terhadap data SAR dalam mengestimasi biomassa. Sensitifitas SAR terhadap struktur tegakan hutan serta hubungan antara backscatter pada radar dengan biomassa dan parameter tegakan yang lain telah banyak diteliti di berbagai daerah tropis maupun subtropis. Diprediksikan, dengan pengembangan- pengembangan yang terus dilakukan pada data SAR memungkinkan pendugaan biomassa akan memiliki keterwakilan yang lebih baik Sarker dan Nichol 2010. Teknologi penginderaan jauh merupakan teknologi yang dapat dikembangkan dari waktu ke waktu dalam mempermudah pendugaan biomassa, walaupun demikian keberadaan teknologi ini tidak dapat berdiri sendiri, pendekatan-pendekatan alometrik yang telah dikembangkan sebelumnya kemudian mendukung efektifitas penggunaan teknologi penginderaan jauh dalam melakukan pendugaan biomassa Brown et al. 1989. Hutan tanaman Jati merupakan salah satu pemanfaatan kawasan hutan yang produknya memiliki sumbangsih dalam memajukan perekonomian negara. Selain fungsi ekonomi, Hutan tanaman Jati memiliki peran penting dalam menjaga kestabilan iklim mikro didaerah setempat dan sekaligus memiliki fungsi penyimpanan karbon. Berkaitan dengan upaya pencegahan pemanasan global maka dilakukan studi mengenai kandungan karbon pada tegakan di hutan tropis salah satunya adalah hutan tanaman Jati. Untuk mengetahui kandungan karbon pada suatu tegakan Jati, dilakukan dengan menggunakan pendekatan biomassa, dimana pendekatan biomassa merupakan ukuran yang paling sering digunakan untuk menggambarkan dan mempelajari pertumbuhan tanaman.

1.2 Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model pendugaan biomassa pada hutan tanaman Jati Tectona grandis di KPH Kebonharjo Perhutani Unit I, Jawa Tengah, menggunakan citra ALOS PALSAR resolusi spasial 50 m dan 12,5 m serta pembuatan peta sebaran biomassa dari model yang terpilih. BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Teknologi Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji Lillesand Kiefer 1979. Fussel et al. 1986 mendefinisikan penginderaan jauh sebagai pengumpulan dan pencatatan informasi tanpa kontak langsung pada julat elektromagnetik ultraviolet, tampak, inframerah, dan mikro dengan menggunakan peralatan seperti penyiam scanner dan kamera yang ditempatkan pada wahana bergerak seperti, pesawat udara atau pesawat angkasa, dan menganalisis informasi yang diterima dengan teknik interpretasi foto, citra dan pengolahan citra. Teknik penginderaan jauh berkembang sangat pesat sejak diluncurkannya satelit penginderaan jauh ERTS Earth Resources Technology Satellite pada 1972. Hal itu memungkinkan pengumpulan data permukaan bumi dalam jumlah besar. Perkembangan sistem penginderaan jauh khususnya dalam penggunaan sensor dan cara perekaman data penginderaan, telah diikuti dengan pengembangan dalam cara pengolahan dan analisis data penginderaan jauh. Pengembangan penginderaan jauh yang terjadi tahun 1960-an terbatas pada penelitian serta analisis foto udara multispectral scanner Perangkat pengindera yang terdiri atas kurang dari sepuluh spectrum elektromagnetik yang berbeda dan dijitalisasi dari foto udara yang diambil dengan sensor kamera. Semenjak ERTS-1 atau Landsat-1 Land Satellite diluncurkan tahun 1972, data citra dijital rekaman satelit menjadi semakin penting, khususnya untuk penggunaan analisis permukaan bumi Purwadhi 2001. Samsuri 2004 menyatakan bahwa dalam penginderaan jauh terdapat beberapa proses melibatkan interaksi antara radiasi dan target yang dituju mencakup tujuh elemen penting yakni: 1. Sumber Energi atau Illumination, merupakan elemen pertama dalam menyediakan energi elektromagnetik ke target interes 2. Radiasi dan Atmosfer, adalah perjalanan energi dari sumber ke targetnya dan sebaliknya. Energi akan mengalami kontak dengan target dan berinteraksi dengan atmosfer yang dilewatinya. 3. Interaksi dengan Target. 4. Perekaman Energi oleh Sensor setelah energi dipancarkan atau dilepaskan dari target, elemen penting yang dibutuhkan adalah sensor untuk mengumpulkan dan merekam radiasi elektromagnetik. 5. Transmisi, penerimaan dan pemrosesan energi yang terekam oleh sensor harus ditransmisikan untuk diterima oleh stasiun pengolahan, dimana data diolah menjadi citra hardcopy ataupun digital 6. Interpretasi dan Analisis, merupakan pengolahan image dengan interpretasi secara visual atau digital untuk mengekstrak informasi tentang target. 7. Aplikasi, elemen terakhir adalah pengaplikasian informasi tentang target untuk memperoleh pengertian yang lebih baik, menerima beberapa informasi baru, dan membantu pemecahan masalah. Sensor adalah alat perekam objek bumi. sensor dipasang pada wahana platform dan letaknya jauh dari objek yang diindera, maka diperlukan tenaga elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan oleh objek tersebut. sensor elektronik membangkitkan sinyal elektrik yang sesuai dengan variasi tenaga elektromagnetik. Tenaga radiasi yang dipantulkan oleh objek dan ditangkap oleh sensor, dapat menghasilkan citra yang sesuai dengan wujud aslinya. setiap sensor mempunyai kepekaan spektral yang terbatas, batas kemampuan sensor untuk memisahkan objek disebut resolusi. Resolusi suatu citra merupakan indikator tentang kemampuan sensor dan atau kualitas sensor dalam merekam objek. Empat