Waktu dan Tempat Data, Software, Hardware dan Alat Model-model Alternatif

BAB II METODE PENELITIAN

2.1 Waktu dan Tempat

Penelitian ini dimulai pada bulan Agustus 2010 sampai dengan bulan Nopember 2010. Lokasi penelitian terletak di Kabupaten Simalungun dan sekitarnya, Provinsi Sumatera Utara, yang secara geografis terletak antara 98.320 – 99.350 BT dan 2.360 – 3.180 LU Gambar 1. Pengolahan dan analisis data dilakukan di Laboratorium Remote Sensing dan GIS Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor antara bulan Desember 2010 dan Juli 2011. Sedangkan penyusunan laporan hasil penelitian dilakukan pada bulan Agustus 2011. Gambar 1 Peta lokasi kajian penelitian.

2.2 Data, Software, Hardware dan Alat

Hardware yang digunakan dalam penelitian ini adalah satu unit komputer yang dilengkapi dengan Software Erdas Imagine Ver 9.1, ArcView GIS Ver 3.3, dan Microsoft Excel 2007. Sedangkan alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah GPS CS 60, klinometer, pita ukur, dan kamera. Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Citra ALOS PALSAR perekaman Juni 2009 dengan resolusi spasial 50 m, dan citra Landsat ETM 7 pathrow 128 dan 12958 perekaman tanggal 6 Juli 2000 dan tanggal 24 April 2000, dengan resolusi spasial 30 m daerah Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara Gambar 2 dan 3. 2. Data hasil inventarisasi tegakan karet dan kelapa sawit dalam kegiatan “Project for support on Forest Resources Management Through Leveraging Satelite Image Information” tahun 2010 di Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara, dengan unit contoh berupa plot lingkaran berdasarkan kelompok umur.

2.3 Tahapan Pelaksanaan

Secara umum tahapan penelitian dimulai dari persiapan dan pengumpulan data, pengolahan citra, pengolahan data lapangan, penyusunan model, dan pelaporan, seperti disajikan pada Gambar 4. Gambar 2 Citra Landsat ETM 7 pada tutupan lahan karet dan kelapa sawit. Gambar 3 Citra ALOS PALSAR pada tutupan lahan karet dan kelapa sawit. Persiapan data Pengolahan citra Pengolahan data lapang TIDAK Penyusunan Model YA TIDAK YA Pelaporan Gambar 4 Diagram alur penelitian. Verifikasi diterima Mulai Persiapan dan pengumpulan data Citra PALSAR Citra Landsat Desain Penarikan Contoh Analisis Nilai Backscatter Analisis Nilai Spektral Pengambilan Data Lapang Perhitungan Biomasa Lapang Analisis Statistik Penyusunan Model Penduga Biomasa Model Diterima Verifikasi Model Terbaik Pembuatan Peta Sebaran Biomasa Selesai Evaluasi Data

2.3.1 Persiapan dan Pengumpulan Data.

Citra yang digunakan dalam penelitian ini dapat diunduh secara gratis melalui internet. Adapun citra PALSAR yang diunduh adalah citra PALSAR resolusi 50 m yang merupakan produk terkoreksi, sehingga tidak diperlukan proses pra pengolahan citra dan telah siap dianalisis. Plot contoh diambil dengan memperhatikan kelompok umur tanaman dan kemudahan aksesibilitas. Perbedaan umur tanaman dapat terlihat melalui perbedaan tingkat kecerahan pada citra PALSAR. Tingkat kecerahan merupakan representasi nilai backscatter. Namun hal ini masih perlu dibuktikan di lapangan untuk memperoleh data yang lebih akurat. Untuk masing-masing kelompok umur, jumlah minimal plot contoh yang diambil adalah 3 plot. Dalam memperoleh sebaran informasi yang dibutuhkan untuk penentuan jumlah dan lokasi plot contoh, perlu terlebih dahulu dilakukan penafsiran citra. Penafsiran citra dilakukan untuk mendapat informasi yang terkandung dalam citra. Dalam hal ini diperlukan informasi mengenai tutupan lahan yang tersedia di lapangan. Informasi mengenai tutupan lahan pada citra PALSAR disajikan dalam Gambar 5.

2.3.2 Pengolahan Citra Analisis

Backscatter Analisis backscatter dalam penelitian ini dilakukan terhadap polarisasi HH dan HV pada citra ALOS PALSAR. Nilai backscatter untuk tiap plot sampel diturunkan dari nilai digital pada tiap plot tersebut. Nilai backscatter dapat diperoleh dengan rumus kalibrasi Shimada et al. 2009 sebagai berikut : NRCSdB = 10log10DN 2 + CF Keterangan : NRCS = Normalized Radar Cross Section DN = Digital Number CF = Calibration Factor, yaitu -83 untuk HH dan HV Perhitungan backscatter dilakukan pada beberapa ukuran sampel dalam citra. Hal ini dilakukan untuk mengetahui keterwakilan nilai digital yang terdapat pada citra. Posisi pengambilan sampel pada citra dilakukan sesuai dengan posisi plot, untuk mengetahui hubungan nilai digital dalam ukuran sampel tersebut terhadap biomasa per plot. Ukuran sampel yang diambil memperhatikan tingkat kehomogenan tutupan lahan yang terwakili, dan gap antar plot yang dapat terjadi. Semakin homogen sampel yang terwakili, maka nilai digital data yang didapat akan semakin baik. Ukuran sampel yang diambil sebaiknya tidak memiliki gap antara satu sama lain, untuk memberi nilai digital yang lebih akurat. Perhitungan backscatter pada penelitian ini dilakukan pada ukuran sampel 1x1 hingga 10x10 pixel. Adapun perhitungan backscatter pada masing-masing ukuran sampel disajikan pada Tabel 1. Analisis NDVI Analisis NDVI Normalized Difference Vegetation Index dilakukan terhadap band-band pada citra Landsat ETM 7. Rumus umum, transformasi NDVI adalah sebagai berikut : NDVI = NIR - R NIR + R Keterangan : NDVI = Normalized Difference Vegetation Index NIR = Nilai digital pada band Inframerah dekat Near Infrared R = Nilai digital pada band Merah Red Dalam hubungannya dengan vegetasi, analisis spektral pada citra Landsat dapat memanfaatkan beberapa band, seperti band 3 RedMerah dan band 4 Near InfraredInframerah Dekat. Kelebihan kedua band ini untuk identifikasi vegetasi adalah objek akan memberikan tanggapan spektral yang tinggi. Hubungan kedua band tersebut dapat dilihat dalam nilai index vegetasi. Nilai NDVI berkisar antara -1 sampai 1, dimana nilai NDVI yang rendah negatif mengidentifikasikan daerah bebatuan, pasir dan salju. Nilai NDVI yang tinggi positif mengidentifikasikan wilayah vegetasi baik berupa padang rumput, semak belukar maupun hutan. Nilai index vegetasi dapat memberikan informasi tentang persentase penutupan vegetasi, index tanaman hidup Leaf Area Index, biomasa tanaman, kapasitas fotosintesis, dan estimasi penyerapan karbon dioksida CO 2 . Peta hasil analisis NDVI disajikan pada Gambar 6. Gambar 5 Hasil penafsiran tutupan lahan pada citra PALSAR. Gambar 6 Peta hasil analisis NDVI pada citra Landsat. Tabel 1 Hasil analisis backscatter untuk kelapa sawit dan karet pada beberapa ukuran sampel citra PALSAR Vegetasi Luas Pixel DN DN Backscatter Backscatter HH min HH max HV min HV max HH min HH max St. Dev HV min HV max St. Dev Karet 1x1 pixel 2411.750 8121.500 912.000 4370.500 -15.353 -4.807 1.948 -23.800 -10.189 3.047 2x2 pixel 2560.667 7956.667 958.556 4274.333 -14.833 -4.985 1.826 -23.368 -10.383 2.969 3x3 pixel 2550.563 7546.563 947.938 4278.438 -14.867 -4.950 1.833 -23.464 -10.393 2.918 4x4 pixel 2729.640 7895.880 1010.800 4262.040 -14.278 -5.052 1.728 -22.907 -10.408 2.821 5x5 pixel 2796.222 7933.667 1051.333 4282.139 -14.069 -5.011 1.711 -22.565 -10.367 2.740 6x6 pixel 2923.755 7857.755 1097.551 4310.878 -13.681 -5.094 1.654 -22.192 -10.309 2.700 7x7 pixel 2983.250 7870.208 1148.719 4255.266 -13.506 -5.080 1.627 -21.796 -10.421 2.612 8x8 pixel 3061.519 7832.840 1194.284 4278.531 -13.281 -5.122 1.567 -21.458 -10.374 2.519 9x9 pixel 3283.800 7854.218 1329.020 4191.560 -12.672 -5.098 1.487 -20.529 -10.552 2.345 10x10 pixel 3373.438 7840.000 1393.050 4143.579 -12.439 -5.114 1.415 -20.121 -10.652 2.188 Kelapa Sawit 1x1 pixel 4816.250 6768.500 1803.500 3493.750 -9.346 -6.390 0.824 -17.878 -12.134 1.034 2x2 pixel 4912.444 6751.667 1893.889 3138.222 -9.174 -6.412 0.763 -17.453 -13.066 0.879 3x3 pixel 3807.438 6816.000 1441.625 3242.688 -11.387 -6.329 0.937 -19.823 -12.782 1.150 4x4 pixel 3881.480 6746.560 1456.880 3039.240 -11.220 -6.418 0.876 -19.732 -13.345 1.011 5x5 pixel 4899.639 6712.417 1914.806 3042.405 -9.197 -6.462 0.731 -17.358 -13.336 0.803 6x6 pixel 4924.776 6619.571 1912.061 3003.163 -9.152 -6.583 0.699 -17.370 -13.448 0.767 7x7 pixel 4944.938 6533.281 1939.781 2933.750 -9.117 -6.697 0.709 -17.245 -13.652 0.743 8x8 pixel 4980.322 6502.864 1941.556 2902.617 -9.055 -6.738 0.685 -17.237 -13.744 0.723 9x9 pixel 4979.700 6544.436 1963.040 2843.764 -9.056 -6.683 0.680 -17.141 -13.922 0.703 10x10 pixel 5013.121 6497.868 1963.372 2821.050 -8.998 -6.745 0.672 -17.140 -13.992 0.696 12

2.3.3 Pengambilan Data Lapangan

Berdasarkan pengecekan lapangan didapat beberapa kelompok umur untuk karet maupun kelapa sawit. Umur tanaman dikelompokkan menjadi tiga kelompok, yaitu: a. Kelompok umur muda Untuk tegakan dengan umur 1 tahun sampai 5 tahun, pengambilan data dilakukan dalam plot lingkaran seluas 0.02 ha jari-jari plot 7.98 m. b. Kelompok umur sedang Untuk tegakan dengan umur 6 tahun sampai 15 tahun, pengambilan data dilakukan dalam plot lingkaran seluas 0.04 ha jari-jari plot 11.28 m. c. Kelompok umur tua Untuk tegakan umur 16 tahun up, pengambilan data dilakukan dalam plot lingkaran seluas 0.1 ha jari-jari plot 17.8 m. Gambar plot contoh disajikan pada Gambar 7. 7.98 m 11.28 m a. Plot contoh lingkaran luas 0.02 ha. b. Plot contoh lingkaran luas 0.04 ha. 17.8 m c. Plot contoh lingkaran luas 0.1 ha. Gambar 7 Plot contoh lingkaran. Plot contoh yang diambil tersebar pada kelompok umur 1 tahun sampai 20 tahun, dengan jumlah keseluruhan plot adalah 98 plot. Terdiri dari 46 plot pada tanaman karet dan 52 plot pada tanaman kelapa sawit. Jumlah plot diambil berdasarkan keterwakilan kelompok umur dan akses yang memungkinkan dalam melakukan pengukuran. Penyebaran plot contoh disajikan pada Gambar 8. Gambar 8 Peta sebaran plot contoh pada citra PALSAR.

2.3.4 Pengolahan Data Lapangan

Pendugaan data lapangan dilakukan untuk mengetahui besarnya biomasa atas permukaan pada plot-plot ukur yang telah ditentukan. Pendugaan biomasa dilakukan dengan menggunakan persamaan alometrik yang di dapat dari penelitian Yulyana 2005, dan Yulianti 2009. Adapun persamaan alometrik yang digunakan dalam menduga biomasa pada penelitian ini adalah : 1 Untuk tanaman karet Hevea brasiliiensis, digunakan persamaan alometrik sebagai berikut : W = 0.0124D 2 0.2444 Yulyana 2005 Keterangan : W = Biomasa atas permukaan tonha D = Diameter setinggi dada cm 2 Untuk kelapa sawit Elaeis guineensis, digunakan persamaan alometrik sebagai berikut : W = 2.14 exp -5 D 1.51 H 1.33 Yulianti 2009 Keterangan : W = Biomasa atas permukaan tonha D = Diameter setinggi dada dengan pelepah cm H = Tinggi total kelapa sawit cm Pembangunan model alometrik oleh Yulianti 2009 dilakukan pada kelapa sawit dengan varietas Marihat yang dikelola oleh PT. Perkebunan Nusantara. Persamaan alometrik dipilih dengan mempertimbangkan kesamaan varietas, dan cara pengelolaan kelapa sawit yang dikaji di lokasi penelitian. Pada penelitian ini, kelapa sawit yang ditemukan termasuk varietas Marihat, yang pengelolaannya dilakukan oleh PT. Perkebunan Nusantara. Menurut Yulianti 2009, kisaran total biomasa kelapa sawit pada umur 1 sampai 18 tahun adalah 1.28 tonha sampai 29.87 tonha. Total biomasa tanaman karet pada umur 5, 10, dan 15 tahun berturut-turut adalah 0.741 tonha, 3.749 tonha, dan 7.807 tonha Yulyana 2005. Persamaan alometrik milik Yulianti 2009 dan Yulyana 2005 dipilih karena kondisi topografi lapangan dan varietas tanaman yang paling mendekati dengan kondisi penelitian. Secara umum, volume biomasa pada hutan tanaman relatif lebih besar dibandingkan dengan kelapa sawit. Sebagaimana kajian Hardjana 2008, bahwa potensi biomasa pada hutan tanaman Acacia mangium mencapai 159.75 tonha.

2.3.5 Pembangunan Model

a. Model-model Alternatif

Analisis hubungan antara biomasa dengan karakteristik citra dilakukan dengan menyusun model hubungan biomasa terhadap nilai backscatter atau NDVI pada citra. Model-model yang digunakan adalah model linear, model polinomial, model eksponensial dan model regresi linear berganda. Model-model ini dipilih karena dapat menunjukkan hubungan antara peubah-peubah yang digunakan terhadap nilai biomasa. Seperti halnya model linear yang mampu menggambarkan hubungan positif maupun negatif antara peubah dan biomasa. Model polinomialkuadratik yang membentuk model parabola dan memiliki titik maksimum dan minimum. Serta model eksponensial yang banyak digunakan untuk menggambarkan angka pertumbuhan mahluk hidup pertambahan atau penurunan. Sedangkan model logaritmik dan power tidak dipilih karena peubah yang akan digunakan backscatter HH dan HV tidak memungkinkan dalam penggunaan model-model tersebut. Hal ini karena nilai backscatter HH dan HV adalah negatif Nawari 2010. Bentuk model-model yang dipilih disajikan dalam Tabel 2. Tabel 2 Bentuk model-model yang diuji-cobakan dalam melakukan estimasi biomasa pada citra PALSAR dan citra Landsat Jenis citra Model Bentuk persamaan yang digunakan PALSAR Linear B = a + bHH B = a + bHV B = a + bHHHV B = a + bHH-HVHH+HV Polinomial B = aHH 2 + bHH + c B = aHV 2 + bHV + c B = aHHHV 2 + bHHHV + c B = aHH-HVHH+HV 2 + bHH- HVHH+HV + c Eksponensial B = ae bHH B = ae bHV B = ae bHHHV B = ae bHH-HVHH+HV Linear Berganda B = a + bHH + cHV Landsat Linear B = a + bMIR B = a + bNIR B = a + bNDVI B = a + bMIRNIR Polinomial B = aMIR 2 + bMIR + c B = aNIR 2 + bNIR + c B = aNDVI 2 + bNDVI + c B = aMIRNIR 2 + bMIRNIR + c Eksponensial B = ae bMIR B = ae bNIR B = ae bNDVI B = ae bMIRNIR Linear Berganda B = a + bMIR + cNIR B = a + bNDVI + cMIR B = a + bNDVI + cNIR B = a + bNDVI + cMIRNIR Keterangan : a,b,c = Nilai estimasi parameter ; B = Biomasa tonha

b. Uji Korelasi