Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur
DI KESATUAN PEMANGKUAN HUTAN JATIROGO
PERUM PERHUTANI UNIT II JAWA TIMUR
FITRIANY MADYA ASTUTY
PROGRAM STUDI MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2009
(2)
DI KESATUAN PEMANGKUAN HUTAN JATIROGO
PERUM PERHUTANI UNIT II JAWA TIMUR
Oleh:
FITRIANY MADYA ASTUTY
E14104002
PROGRAM STUDI MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2009
(3)
FITRIANY MADYA ASTUTY. E14104002. Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Di bawah bimbingan Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS dan Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr.
RINGKASAN
Pengaturan hasil hutan menjadi satu kegiatan penting yang harus diutamakan dalam pengelolaan hutan untuk dapat menjamin kelestarian hasil. Selama penyusunan pengaturan hasil hutan, menjadi satu keharusan untuk mendapatkan besarnya standing stock yang realistis ( up-to-date) dari kawasan hutan yang dikelola. Saat ini kawasan hutan yang dikelola oleh Perum Perhutani mengalami gangguan hutan, penebangan liar, kebakaran hutan, alih guna kawasan hutan, dan lain sebagainya. Hal ini dapat menyebabkan total standing stock menurun secara signifikan. Dalam kondisi ini jika besarnya jatah tebangan tidak dikoreksi, maka dapat menyebabkan penebangan yang berlebihan. Saat ini teknologi penginderaan jauh dapat menjadi salah satu alternatif cara untuk mendapatkan informasi yang akurat dan lengkap dalam waktu yang cepat. Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk menyediakan informasi standing stock yang dapat dipercaya. IKONOS adalah salah satu satelit sumber daya alam dengan resolusi spasial tinggi, dimana IKONOS cocok untuk aplikasi yang meminta tingkat detail dan akurasi yang tinggi. Dalam pemanfaatan teknologi penginderaan jauh ini, koreksi dari data yang berasal dari inventarisasi terestris dapat digunakan untuk menduga besarnya standing stock dengan lebih baik. Pada akhirnya, hal ini dapat digunakan untuk memperbaiki pengaturan hasil hutan di Perhutani.
Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan citra satelit IKONOS dalam menentukan besarnya jatah tebangan baik volume tebangan maupun luas tebangan berdasarkan informasi yang berasal dari citra IKONOS. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra IKONOS perekaman tahun 2006, data peta digital, hasil inventarisasi tegakan, dan data Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan (RPKH).
Penelitian dilakukan pada bulan Juni 2008, di Bagian Hutan Bancar Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Alat yang digunakan adalah komputer yang dilengkapi software Erdas Imagine 9.1, Arc View 3.2, dan Stella Research 8.
Model pengaturan hasil hutan yang disusun pada penelitian ini terdiri atas tiga buah sub model yaitu sub model dinamika luas tegakan, sub model dinamika jumlah pohon dalam tegakan, dan sub model pengaturan hasil. Dari hasil penelitian didapatkan besarnya etat volume tahun 2006 sebesar 4448 m3 dan etat luas 49,18 ha. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari citra IKONOS, besarnya etat volume adalah 4390,28 m3, sedangkan besarnya etat luas adalah 43,06 ha. Berdasarkan. Etat luas yang diperoleh berdasarkan informasi IKONOS yaitu 6,12 hektar lebih kecil dari etat luas yang diperoleh dengan metode statis atau sebesar 57,72 m3 .
Kata kunci : penginderaan jauh, citra IKONOS, pengaturan hasil hutan, standing stock, Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan.
(4)
FITRIANY MADYA ASTUTY. E14104002. Study on the use of IKONOS Image for Regulating Forest Yield in Jatirogo Forest District Administration, Perum Perhutani Unit II East Java. Under supervision of Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS and Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr.
SUMMARY
Forest yield regulation had been a main activity that should be performed prior to forest management for preserving sustained yield. During establishment of yield regulation, there is a need to get a realistic (up-to-date) standing stock from the forest area being managed. Now, the forest area managed by Perum Perhutani are suffering from forest encroachment, illegal cutting, forest fire, forest conversion, etc. These may cause that the total standing stock decrease significantly. In this condition, if the allowable cut does not be corrected, then it could be overcutting. Nowadays, remote sensing technology can be one alternatif way to get accurate and complete information quickly. It can be used to provide a reliable standing stock information. IKONOS is one of natural resources satellite with high spatial resolution which is suitable for detailed and accurate application. Using this remote sensing technology, a correction of data derived from terrestrial inventory can be made providing better standing stock estimation. Finally, it can be used to revise forest yield regulation in Perhutani.
The objectives of this study are to use IKONOS image for determining sum both the volume and acreages of allowable cut based on IKONOS image information. To support the study, the data used include IKONOS image that acquared in 2006, thematic digital data, forest inventaritation report, and data of Sustainable Forest Regulation Plan.
The study was performed during Juny 2008 in Bancar Forest Division, Jatirogo Forest District Administration Perum Perhutani Unit II East Java. The hardware is personal computer and softwares are Erdas Imagine 9.1, Arc View 3.2, and Stella Research 8.
Forest yield regulation model performed in this study consisted of three sub-models i.e (1) dynamic of standing extensive sub-model, (2) number of tree dynamic sub-model and (3) yield regulation sub-model. The study shows that allowable cut in 2006 are 4448 cubic and 49,18 hectare. Based on the information derived from IKONOS, the allowable cut for volume is 4390,28 cubic while the allowable for acreages is 43,06 hectare. The IKONOS based acreages are 6,12 hectare lesser than those obtained from static regulation, or approximately 57,72 cubic.
Keywords : remote sensing, IKONOS image, forest yield regulation, standing stock, Sustainable Forest Regulation Plan.
(5)
PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur” adalah benar hasil karya sendiri dengan bimbingan dosen pembimbing dan belum pernah digunakan sebagai karya ilmiah pada perguruan tinggi manapun. 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.
Bogor, Januari 2009 Penulis
Fitriany Madya Astuty NRP E 14104002
(6)
Judul : Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur
Nama Mahasiswa : Fitriany Madya Astuty
NRP : E 14104002
Departemen : Manajemen Hutan Fakultas : Kehutanan
Menyetujui,
Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II
Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr NIP 131 578 798 NIP 131 578 785
Mengetahui,
Dekan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hendrayanto, M.Agr NIP 131 578 788
(7)
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Brebes pada tanggal 04 Oktober 1987. Penulis merupakan anak pertama dari lima bersaudara, putri dari pasangan Ayahanda M. Daaming Ali (Alm) dan Ibunda tercinta Siti Farikha.
Pendidikan formal penulis dimulai dari tingkat sekolah dasar dari tahun 1992-1998 di Sekolah Dasar Negeri I Kalilangkap, dilanjutkan pada Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama di SLTP Negeri I Bumiayu hingga tahun 2001. Penulis menempuh pendidikan tingkat Sekolah Menengah Umum dari tahun 2001 hingga 2004 di SMU Negeri I Bumiayu. Pada tahun 2004, Penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai mahasiswa Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan. Penulis memilih minat studi di Laboratorium Biometrika Hutan Bagian Perencanaan Hutan .
Semasa mengikuti perkuliahan Penulis mengikuti beberapa organisasi di antaranya sebagai anggota Human Resources Departement International Forestry Student Assosiation (HRD IFSA LC IPB), anggota Kemahasiswaan dan Kesejahteraan Sosial Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas Kehutanan, anggota Dewan Keputrian DKM Ibadurrahman, serta Anggota Bimbingan Remaja dan Anak-Anak Institut Pertanian Bogor (BIRENA IPB).
Kegiatan praktek yang pernah dilaksanakan oleh Penulis adalah Praktek Pengenalan Hutan di KPH Banyumas Barat dan KPH Banyumas Timur, serta Praktek Pengelolaan Hutan di KPH Ngawi Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Penulis juga telah melaksanakan Praktek Kerja Lapang di KPH Ciamis Perum Perhutani Unit III Jawa Barat dan Banten.
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan , Penulis melakukan penelitian yang berjudul “Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur”, di bawah bimbingan Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS dan Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr.
(8)
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, taufik, dan hidayah-Nya kepada Penulis, sehingga Penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini.
Skripsi ini disusun berdasarkan hasil penelitian di bidang Manajemen Hutan dengan judul ” Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur”, sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan di Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Pada kesempatan ini, Penulis menyampaikan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Orang tua, adik-adikku, beserta keluarga besar yang senantiasa memberikan doa, semangat, dan pengorbanan yang tak ternilai untuk Penulis.
2. Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS dan Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr. yang telah memberikan bimbingan, arahan, dan masukan positif kepada Penulis selama penyusunan skripsi ini.
3. Ir. Dones Rinaldi M. ScF dan Ibu Arinana S. Hut, M. Si selaku penguji yang telah memberikan masukan kepada Penulis.
4. Ir. Lukman Hakim selaku Administratur KPH Jatirogo dan seluruh staf KPH Jatirogo yang telah membantu pelaksanaan penelitian Penulis.
5. Teman-teman di Fakultas Kehutanan, terutama teman-teman Manajemen Hutan Angkatan 41 yang telah memberikan motivasi dan indahnya persahabatan kepada Penulis selama Penulis mengenyam bangku kuliah. Penulis menyadari bahwa masih banyak terdapat kekurangan dalam penyusunan skripsi ini, oleh karena itu Penulis mengharapkan kritik dan saran demi perbaikan di masa yang akan datang. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pihak yang membutuhkan.
Bogor, Januari 2009
(9)
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR... i
DAFTAR ISI... ii
DAFTAR GAMBAR... iv
DAFTAR TABEL... v
DAFTAR LAMPIRAN... vi
I. PENDAHULUAN... 1
A. Latar Belakang... 1
B. Tujuan ... 4
C. Manfaat ... 4
II. TINJAUAN PUSTAKA... 5
A. Pengaturan Hasil Hutan ... 5
B. Model dan Simulasi ... 5
C. Penginderaan Jauh ... 6
D. Citra IKONOS ... 8
III. METODE PENELITIAN... 10
A. Lokasi dan Waktu Penelitian ... 10
B. Data ... 10
C. Perangkat Keras (Hardware) dan Perangkat Lunak (Software) . 10 D. Prosedur Penelitian ... 10
D.1. Pengolahan Data Citra………10
D.2. Penyusunan Model Perhitungan Etat...22
IV. KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN... 27
A. Letak Geografi dan Luas ... 27
B. Tanah dan Geologi ... 27
C. Iklim ... 27
D. Pembagian Wilayah Kerja... 28
E. Penggunaan Lahan di Sekitar / Bersebelahan dengan Hutan ... 28
(10)
V. HASIL DAN PEMBAHASAN... 30
A. Spesifikasi Model... 36
B. Evaluasi Model ... 36
C. Aplikasi Model Perhitungan Etat ... 37
VI. KESIMPULAN DAN SARAN... 39
A. Kesimpulan ... 39
B. Saran ... 39
VII. DAFTAR PUSTAKA... 40
(11)
DI KESATUAN PEMANGKUAN HUTAN JATIROGO
PERUM PERHUTANI UNIT II JAWA TIMUR
FITRIANY MADYA ASTUTY
PROGRAM STUDI MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2009
(12)
DI KESATUAN PEMANGKUAN HUTAN JATIROGO
PERUM PERHUTANI UNIT II JAWA TIMUR
Oleh:
FITRIANY MADYA ASTUTY
E14104002
PROGRAM STUDI MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2009
(13)
FITRIANY MADYA ASTUTY. E14104002. Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Di bawah bimbingan Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS dan Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr.
RINGKASAN
Pengaturan hasil hutan menjadi satu kegiatan penting yang harus diutamakan dalam pengelolaan hutan untuk dapat menjamin kelestarian hasil. Selama penyusunan pengaturan hasil hutan, menjadi satu keharusan untuk mendapatkan besarnya standing stock yang realistis ( up-to-date) dari kawasan hutan yang dikelola. Saat ini kawasan hutan yang dikelola oleh Perum Perhutani mengalami gangguan hutan, penebangan liar, kebakaran hutan, alih guna kawasan hutan, dan lain sebagainya. Hal ini dapat menyebabkan total standing stock menurun secara signifikan. Dalam kondisi ini jika besarnya jatah tebangan tidak dikoreksi, maka dapat menyebabkan penebangan yang berlebihan. Saat ini teknologi penginderaan jauh dapat menjadi salah satu alternatif cara untuk mendapatkan informasi yang akurat dan lengkap dalam waktu yang cepat. Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk menyediakan informasi standing stock yang dapat dipercaya. IKONOS adalah salah satu satelit sumber daya alam dengan resolusi spasial tinggi, dimana IKONOS cocok untuk aplikasi yang meminta tingkat detail dan akurasi yang tinggi. Dalam pemanfaatan teknologi penginderaan jauh ini, koreksi dari data yang berasal dari inventarisasi terestris dapat digunakan untuk menduga besarnya standing stock dengan lebih baik. Pada akhirnya, hal ini dapat digunakan untuk memperbaiki pengaturan hasil hutan di Perhutani.
Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan citra satelit IKONOS dalam menentukan besarnya jatah tebangan baik volume tebangan maupun luas tebangan berdasarkan informasi yang berasal dari citra IKONOS. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra IKONOS perekaman tahun 2006, data peta digital, hasil inventarisasi tegakan, dan data Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan (RPKH).
Penelitian dilakukan pada bulan Juni 2008, di Bagian Hutan Bancar Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Alat yang digunakan adalah komputer yang dilengkapi software Erdas Imagine 9.1, Arc View 3.2, dan Stella Research 8.
Model pengaturan hasil hutan yang disusun pada penelitian ini terdiri atas tiga buah sub model yaitu sub model dinamika luas tegakan, sub model dinamika jumlah pohon dalam tegakan, dan sub model pengaturan hasil. Dari hasil penelitian didapatkan besarnya etat volume tahun 2006 sebesar 4448 m3 dan etat luas 49,18 ha. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari citra IKONOS, besarnya etat volume adalah 4390,28 m3, sedangkan besarnya etat luas adalah 43,06 ha. Berdasarkan. Etat luas yang diperoleh berdasarkan informasi IKONOS yaitu 6,12 hektar lebih kecil dari etat luas yang diperoleh dengan metode statis atau sebesar 57,72 m3 .
Kata kunci : penginderaan jauh, citra IKONOS, pengaturan hasil hutan, standing stock, Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan.
(14)
FITRIANY MADYA ASTUTY. E14104002. Study on the use of IKONOS Image for Regulating Forest Yield in Jatirogo Forest District Administration, Perum Perhutani Unit II East Java. Under supervision of Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS and Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr.
SUMMARY
Forest yield regulation had been a main activity that should be performed prior to forest management for preserving sustained yield. During establishment of yield regulation, there is a need to get a realistic (up-to-date) standing stock from the forest area being managed. Now, the forest area managed by Perum Perhutani are suffering from forest encroachment, illegal cutting, forest fire, forest conversion, etc. These may cause that the total standing stock decrease significantly. In this condition, if the allowable cut does not be corrected, then it could be overcutting. Nowadays, remote sensing technology can be one alternatif way to get accurate and complete information quickly. It can be used to provide a reliable standing stock information. IKONOS is one of natural resources satellite with high spatial resolution which is suitable for detailed and accurate application. Using this remote sensing technology, a correction of data derived from terrestrial inventory can be made providing better standing stock estimation. Finally, it can be used to revise forest yield regulation in Perhutani.
The objectives of this study are to use IKONOS image for determining sum both the volume and acreages of allowable cut based on IKONOS image information. To support the study, the data used include IKONOS image that acquared in 2006, thematic digital data, forest inventaritation report, and data of Sustainable Forest Regulation Plan.
The study was performed during Juny 2008 in Bancar Forest Division, Jatirogo Forest District Administration Perum Perhutani Unit II East Java. The hardware is personal computer and softwares are Erdas Imagine 9.1, Arc View 3.2, and Stella Research 8.
Forest yield regulation model performed in this study consisted of three sub-models i.e (1) dynamic of standing extensive sub-model, (2) number of tree dynamic sub-model and (3) yield regulation sub-model. The study shows that allowable cut in 2006 are 4448 cubic and 49,18 hectare. Based on the information derived from IKONOS, the allowable cut for volume is 4390,28 cubic while the allowable for acreages is 43,06 hectare. The IKONOS based acreages are 6,12 hectare lesser than those obtained from static regulation, or approximately 57,72 cubic.
Keywords : remote sensing, IKONOS image, forest yield regulation, standing stock, Sustainable Forest Regulation Plan.
(15)
PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur” adalah benar hasil karya sendiri dengan bimbingan dosen pembimbing dan belum pernah digunakan sebagai karya ilmiah pada perguruan tinggi manapun. 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.
Bogor, Januari 2009 Penulis
Fitriany Madya Astuty NRP E 14104002
(16)
Judul : Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur
Nama Mahasiswa : Fitriany Madya Astuty
NRP : E 14104002
Departemen : Manajemen Hutan Fakultas : Kehutanan
Menyetujui,
Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II
Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr NIP 131 578 798 NIP 131 578 785
Mengetahui,
Dekan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hendrayanto, M.Agr NIP 131 578 788
(17)
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Brebes pada tanggal 04 Oktober 1987. Penulis merupakan anak pertama dari lima bersaudara, putri dari pasangan Ayahanda M. Daaming Ali (Alm) dan Ibunda tercinta Siti Farikha.
Pendidikan formal penulis dimulai dari tingkat sekolah dasar dari tahun 1992-1998 di Sekolah Dasar Negeri I Kalilangkap, dilanjutkan pada Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama di SLTP Negeri I Bumiayu hingga tahun 2001. Penulis menempuh pendidikan tingkat Sekolah Menengah Umum dari tahun 2001 hingga 2004 di SMU Negeri I Bumiayu. Pada tahun 2004, Penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai mahasiswa Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan. Penulis memilih minat studi di Laboratorium Biometrika Hutan Bagian Perencanaan Hutan .
Semasa mengikuti perkuliahan Penulis mengikuti beberapa organisasi di antaranya sebagai anggota Human Resources Departement International Forestry Student Assosiation (HRD IFSA LC IPB), anggota Kemahasiswaan dan Kesejahteraan Sosial Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas Kehutanan, anggota Dewan Keputrian DKM Ibadurrahman, serta Anggota Bimbingan Remaja dan Anak-Anak Institut Pertanian Bogor (BIRENA IPB).
Kegiatan praktek yang pernah dilaksanakan oleh Penulis adalah Praktek Pengenalan Hutan di KPH Banyumas Barat dan KPH Banyumas Timur, serta Praktek Pengelolaan Hutan di KPH Ngawi Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Penulis juga telah melaksanakan Praktek Kerja Lapang di KPH Ciamis Perum Perhutani Unit III Jawa Barat dan Banten.
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan , Penulis melakukan penelitian yang berjudul “Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur”, di bawah bimbingan Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS dan Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr.
(18)
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, taufik, dan hidayah-Nya kepada Penulis, sehingga Penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini.
Skripsi ini disusun berdasarkan hasil penelitian di bidang Manajemen Hutan dengan judul ” Studi Pemanfaatan Citra IKONOS dalam Penyusunan Model Pengaturan Hasil Hutan di Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur”, sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan di Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Pada kesempatan ini, Penulis menyampaikan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Orang tua, adik-adikku, beserta keluarga besar yang senantiasa memberikan doa, semangat, dan pengorbanan yang tak ternilai untuk Penulis.
2. Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS dan Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr. yang telah memberikan bimbingan, arahan, dan masukan positif kepada Penulis selama penyusunan skripsi ini.
3. Ir. Dones Rinaldi M. ScF dan Ibu Arinana S. Hut, M. Si selaku penguji yang telah memberikan masukan kepada Penulis.
4. Ir. Lukman Hakim selaku Administratur KPH Jatirogo dan seluruh staf KPH Jatirogo yang telah membantu pelaksanaan penelitian Penulis.
5. Teman-teman di Fakultas Kehutanan, terutama teman-teman Manajemen Hutan Angkatan 41 yang telah memberikan motivasi dan indahnya persahabatan kepada Penulis selama Penulis mengenyam bangku kuliah. Penulis menyadari bahwa masih banyak terdapat kekurangan dalam penyusunan skripsi ini, oleh karena itu Penulis mengharapkan kritik dan saran demi perbaikan di masa yang akan datang. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pihak yang membutuhkan.
Bogor, Januari 2009
(19)
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR... i
DAFTAR ISI... ii
DAFTAR GAMBAR... iv
DAFTAR TABEL... v
DAFTAR LAMPIRAN... vi
I. PENDAHULUAN... 1
A. Latar Belakang... 1
B. Tujuan ... 4
C. Manfaat ... 4
II. TINJAUAN PUSTAKA... 5
A. Pengaturan Hasil Hutan ... 5
B. Model dan Simulasi ... 5
C. Penginderaan Jauh ... 6
D. Citra IKONOS ... 8
III. METODE PENELITIAN... 10
A. Lokasi dan Waktu Penelitian ... 10
B. Data ... 10
C. Perangkat Keras (Hardware) dan Perangkat Lunak (Software) . 10 D. Prosedur Penelitian ... 10
D.1. Pengolahan Data Citra………10
D.2. Penyusunan Model Perhitungan Etat...22
IV. KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN... 27
A. Letak Geografi dan Luas ... 27
B. Tanah dan Geologi ... 27
C. Iklim ... 27
D. Pembagian Wilayah Kerja... 28
E. Penggunaan Lahan di Sekitar / Bersebelahan dengan Hutan ... 28
(20)
V. HASIL DAN PEMBAHASAN... 30
A. Spesifikasi Model... 36
B. Evaluasi Model ... 36
C. Aplikasi Model Perhitungan Etat ... 37
VI. KESIMPULAN DAN SARAN... 39
A. Kesimpulan ... 39
B. Saran ... 39
VII. DAFTAR PUSTAKA... 40
(21)
DAFTAR GAMBAR
No Halaman
1. Hubungan Antar Sub Model ... 4
2. Satelit IKONOS ... 8
3. Sebaran Ground Control Point (GCP) pada Citra IKONOS ... 11
4. Citra IKONOS Bagian Hutan Bancar ... 12
5. Peta Tutupan Lahan Bagian Hutan Bancar ... 14
6. Lingkaran untuk penaksiran persentase penutupan tajuk... 19
7. Sub Model Dinamika Luas Tegakan... 23
8. Sub Model Dinamika Jumlah Pohon Tegakan... 24
9. Sub Model Pengaturan Hasil Hutan... 25
10. Diagram Alir Pengolahan Citra... 26
11. Diagram Alir Penyusunan Model Perhitungan Etat... 26
12. Tutupan Hutan Bancar Hasil Digitasi Citra ... 32
13. Hasil Interpretasi Kelas Klasifikasi C1D1 ... 32
14. Hasil Interpretasi Kelas Klasifikasi C2D1 ... 33
15. Hasil Interpretasi Kelas Klasifikasi C3D1 ... 33
16. Hasil Interpretasi Kelas Klasifikasi C4D1 ... 34
17. Hasil Interpretasi Kelas Klasifikasi C2D2 ... 34
18. Hasil Interpretasi Kelas Klasifikasi C3D2 ... 35
(22)
DAFTAR TABEL
No Halaman
1. Model Penduga Volume Tegakan Hutan Jati menggunakan
Peubah Potret Udara... 7 2. Spesifikasi Satelit IKONOS... 9 3. Definisi Tutupan Lahan Bagian Hutan Bancar ... 13 4. Luas Penutupan Lahan Bagian Hutan Bancar Hasil Digitasi Citra ... 14 5. Tampilan Tutupan Lahan Citra IKONOS Bancar... 15 6. Contoh Kelas Kerapatan Tajuk pada Citra IKONOS ... 20 7. Analisis Ragam untuk Regresi Sederhana ... 21 8. Pembagian Wilayah Kerja KPH Jatirogo... 28 9. Penggunaan lahan masyarakat di sekitar wilayah
hutan KPH Jatirogo ... 28 10. Mata pencaharian masyarakat di sekitar wilayah hutan
KPH Jatirogo ... 29 11. Nilai Korelasi Antar Peubah ... 30 12. Persamaan Regresi Tiap Kelas Umur ... 31 13. Hasil Evaluasi Model ... 36 14. Aplikasi Model Perhitungan Etat ... 37
(23)
DAFTAR LAMPIRAN
No Halaman
1. Hasil Pemilihan Ground Control Point (GCP)
Pada Koreksi Geometrik ... 43 2. Data Penyusun Persamaan Penduga Potensi... 44 3. Analisis Ragam dari Peubah Diameter Tajuk di Citra ... 47 4. Penyusunan Model Persamaan Penduga Potensi ... 48 5. Hasil Pengujian Persamaan Penduga Potensi ... 49 6. Hasil Pendugaan Potensi melalui Citra ... 50 7. Equation dalam penyusunan model pengaturan hasil hutan
(STATIS) ... 51 8. Equation dalam penyusunan model pengaturan hasil hutan
(24)
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Perhutani sebagai pihak pengelola hutan negara di Pulau Jawa melakukan perhitungan pengaturan hasil untuk mendapatkan hasil tebangan kayu yang lestari setiap tahun. Besarnya jatah tebangan atau sering disebut dengan etat, baik menurut volume tebangan maupun luas tebangan, ditetapkan pada awal penyusunan Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan (RPKH) yang berlaku untuk waktu 10 tahun bagi tanaman yang memiliki daur panjang dan 5 tahun untuk tanaman jangka pendek dan menengah.
Hutan yang dikelola memiliki faktor pengganggu baik yang berasal dari alam (bencana alam) maupun oleh manusia (pencurian, pembakaran), yang dapat menyebabkan kondisi hutan menjauhi normal. Menurut Hanggumantoro (2007), berbagai gangguan atas keamanan hutan jati dapat disebabkan oleh manusia dan alam yang akan menurunkan kualitas kayu jati dan mempengaruhi produktivitas dari suatu tegakan jati. Hal ini dibuktikan dengan luas hutan produktif KPH Jatirogo dari tahun ke tahun yang cenderung menurun (Perum Perhutani 2008). Penurunan luas hutan produktif KPH Jatirogo pada jangka 1988-1997, jangka 1998-2007, dan jangka 2008-2017 berturut-turut adalah sebesar 8,79% (1406,9 ha), 17,54% (2558,9 ha), dan 6,68% (804,4 ha) dibandingkan dengan luas produktif pada jangka sebelumnya. Penurunan potensi tegakan hutan terjadi sebagai akibat adanya gangguan hutan berupa pencurian kayu, penggembalaan ternak, kebakaran hutan, bencana alam, dan kegagalan tanaman.
Proporsi pertumbuhan tegakan yang tidak normal karena berbagai gangguan dan perubahan yang sangat cepat pada standing stock menyebabkan metode pengaturan hasil dengan volume tetap dalam satu jangka (metode statis), seperti yang selama ini dilakukan Perhutani menjadi kurang layak diterapkan. Metode pengaturan hasil dalam satu jangka tanpa pertimbangan inventarisasi sela dapat menyebabkan eksploitasi hutan secara berlebihan melampaui kemampuan pertumbuhan hutan (Humaedy 2005).
(25)
Selama ini penentuan besarnya etat menggunakan data yang diperoleh tidak setiap tahun karena kendala luasan dan biaya yang besar serta waktu yang lama. Hal ini menghasilkan perhitungan etat yang statis dan tidak sesuai dengan kondisi persediaan tegakan aktual. Saat ini, teknologi penginderaan jauh sudah berkembang pesat. Citra satelit dapat menghasilkan informasi mengenai perubahan lahan dari waktu ke waktu secara lengkap, cepat, akurat, dan biaya yang relatif murah (Jaya 2006), sehingga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas interpretasi tegakan (standing stock) aktual.
Humaedy (2005) telah melakukan penelitian tentang pemanfaatan citra Landsat ETM+ dalam penyusunan model pengaturan hasil hutan di HPHTI PT Musi Hutan Persada Provinsi Sumatera Selatan. Besarnya etat volume dan etat luas pada tahun 2003 yang diperoleh dari pemanfaatan citra satelit Landsat TM di HPHTI PT Musi Hutan Persada sebesar 1.961.639,22 m3/th dan 7.391,24 ha/th, sedangkan etat statis yang digunakan oleh perusahaan pada tahun 2003 adalah 2.548.839,89 m3/th dan 9.211,71 ha/th. Etat yang dihasilkan dari informasi citra Landsat lebih kecil dari yang digunakan oleh perusahaan. Hal ini dikarenakan dengan memanfaatkan citra dapat diperoleh potensi tegakan sesuai kenyataan di lapangan, dimana terjadi perubahan / gangguan yang menyebabkan menurunnya potensi tegakan.
Salah satu jenis citra satelit dengan resolusi spasial yang tinggi adalah citra IKONOS yaitu 4 meter multispektral (XS) dan 1 meter pankromatik (PAN), sehingga citra IKONOS cocok untuk aplikasi yang meminta tingkat detail dan akurasi yang tinggi. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh tersebut dapat digunakan untuk mengoreksi inventarisasi secara terestris guna meningkatkan kualitas perhitungan standing stock yang akhirnya dapat digunakan sebagai perbaikan atas pengaturan hasil yang dilakukan oleh Perhutani.
Saat ini KPH Jatirogo telah memiliki citra resolusi tinggi yaitu citra IKONOS, sehingga dapat dimanfaatkan untuk mengkaji etat yang digunakan pada tahun 2006 sesuai tahun perekaman citra. Untuk itu diperlukan penelitian guna mengkaji penggunaan etat yang telah ditetapkan oleh KPH Jatirogo sehingga dihasilkan etat yang lebih dinamis dan menjamin kelestarian hutan jati KPH Jatirogo.
(26)
Berkaitan dengan perubahan pada standing stock dalam jangka waktu yang cepat akibat berbagai gangguan, maka citra IKONOS digunakan untuk mendapatkan informasi perubahan tutupan lahan dan untuk menaksir potensi standing stock tahun 2006 sesuai waktu perekaman citra. Dari hasil digitasi citra IKONOS perekaman tahun 2006, maka akan diperoleh luasan tegakan jati pada berbagai kelas umur. Data luasan tersebut digunakan untuk menyusun model perhitungan etat guna mengetahui berapa besar jatah tebangan yang seharusnya diambil pada tahun 2006 sesuai dengan kondisi sebenarnya di lapangan.
Pentingnya penelitian ini adalah untuk menentukan besarnya jatah tebangan dengan menggunakan informasi citra satelit dan membandingkan dengan metode pengaturan hasil yang dilakukan secara konvensional / statis. Pengaturan hasil tersebut disesuaikan dengan kondisi potensi hutan tanaman jati di Bagian Hutan Bancar wilayah Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo yang berubah setiap tahunnya baik dalam hal luasan maupun jumlah pohon dalam tegakannya. Informasi tentang perubahan luas tegakan dapat diperoleh secara lengkap, cepat, dan akurat dengan menggunakan data citra satelit, terutama citra IKONOS yang memiliki resolusi spasial yang tinggi.
Masalah yang dikaji dalam tulisan ini dibatasi pada hal-hal yang terkait dengan pengaturan hasil hutan tanaman jati di Bagian Hutan Bancar wilayah Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo, Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Penentuan besarnya etat sangat dipengaruhi oleh pertumbuhan tegakan. Dinamika dalam pertumbuhan tegakan dapat dilihat dari dinamika luas tegakan dan dinamika jumlah pohon tegakan . Pada pengusahaan tanaman yang sudah intensif, data dan informasi kedua komponen tersebut dapat diketahui, sehingga dinamika yang terjadi dalam tegakan hutan dapat disederhanakan ke dalam model.
Model yang disusun dititikberatkan pada variabel-variabel yang berkenaan langsung dalam penentuan besarnya etat, yaitu persediaan tegakan (standing stock) yang dilihat dari kondisi luas penutupan hutan dan volume aktual hutan tanaman yang didekati dengan jumlah pohon dalam tegakan. Konseptualisasi model dilakukan dengan membuat diagram yang menggambarkan hubungan antara variabel yang terkait dalam pengaturan hasil hutan. Model terdiri dari tiga
(27)
sub model yaitu sub model dinamika luas tegakan, sub model dinamika jumlah pohon tegakan, dan sub model pengaturan hasil (Gambar 1)
Gambar 1 Hubungan Antar Sub Model
Sub model dinamika luas tegakan, sub model dinamika jumlah pohon tegakan, dan sub model pengaturan hasil disusun untuk menggambarkan dinamika yang terjadi dalam tegakan akibat pertumbuhan dan perkembangan hutan karena adanya pengelolaan hutan. Data yang digunakan untuk menyusun model menggunakan data perusahaan, sehingga diperoleh etat statis pada tahun 2006 seperti yang digunakan oleh perusahaan. Hasil perhitungan tersebut dibandingkan dengan hasil perhitungan etat dengan memasukkan informasi yang berasal dari citra IKONOS tahun 2006, sehingga didapatkan perhitungan etat sesuai kondisi standing stock di lapangan.
B. Tujuan
Tujuan penelitian adalah untuk menentukan besarnya jatah tebangan (etat) secara dinamis menggunakan pendekatan teknologi citra satelit resolusi tinggi, IKONOS.
C. Manfaat
1. Hasil penelitian diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak Perhutani untuk melakukan pengaturan hasil hutan dengan memanfaatkan teknologi citra satelit resolusi tinggi.
2. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi bagi peneliti dan praktisi kehutanan (KPH Jatirogo) dalam rangka pemanfaatan teknologi penginderaan jauh.
Pengaturan Hasil
Dinamika Luas Dinamika Jumlah
(28)
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Pengaturan Hasil Hutan
Pengaturan hasil hutan adalah penentuan kayu dan produksi lainnya dalam preskripsi rencana pengelolaan, termasuk di mana, kapan, dan bagaimana hasil seharusnya diekstraksi (FAO 1998). Untuk mencapai kelestarian, sistem pengaturan hasil hutan harus menetapkan intensitas pemanenan, interval waktu pemanenan, dan besarnya pemanenan (Seydack 1995). Berdasarkan Surat Keputusan Direktur Jenderal Kehutanan No. 143/Kpts/Dj/I/1974, pengaturan hasil hutan yang diterapkan oleh Perhutani didasarkan atas metode kombinasi luas area dan massa kayu.
Humaedy (2005) melakukan penelitian pengaturan hasil hutan di HPHTI PT Musi Hutan Persada dengan memanfaatkan citra satelit Landsat TM. Dari citra diperoleh informasi luas area dan digunakan untuk menghitung potensi tegakan. Etat yang diperoleh sesuai dengan kondisi aktual lapangan yang terekam pada citra dan besarnya lebih kecil dari etat yang ditetapkan perusahaan.
B. Model dan Simulasi
Model menurut Grant et all (1997) adalah sebuah abstraksi dari kenyataan. Model sering dipakai sebagai wahana untuk belajar memahami struktur dan perilaku dari sumberdaya alam.
Triono (2002) melakukan penelitian penyusunan model simulasi pengaturan hasil kelas perusahaan Pinus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode pengaturan hasil secara dinamis lebih baik dalam hal besarnya etat massa, dibanding metode statis.
Munandar (2005), melakukan penelitian penyusunan model pengaturan hasil kelas perusahaan jati yang mempertimbangkan aspek gangguan berupa pencurian di KPH Cepu. Hasil penelitian menunjukkan metode Burn (statis) dalam pengaturan hasil hutan di KPH Cepu memiliki prospek kelestarian yang rendah karena tidak mampu merespon penurunan potensi akibat pencurian pohon.
(29)
Penggunaan etat volume dinamis lebih disukai karena mampu merespon penurunan potensi tegakan akibat pencurian kayu.
Irhamna (2006) menyebutkan bahwa tingkat konsumsi kayu mempengaruhi produksi kayu (etat volume) di KPH Cepu, Blora, dan Randublatung. Hal ini menunjukkan bahwa pengaturan hasil hutan harus memperhatikan aspek-aspek yang dapat menyebabkan perubahan pada tegakan.
C. Penginderaan Jauh
Sarana penginderaan jauh digunakan dalam bidang kehutanan karena memiliki kelebihan, di antaranya adalah:
1. Mampu memberikan data yang unik yang tidak dapat diberikan oleh sarana lain.
2. Mempermudah pekerjaan lapangan.
3. Mampu memberikan data yang lengkap dalam waktu relatif singkat dan biaya yang relatif murah.
Secara garis besar, peranan penginderaan jauh di bidang kehutanan antara lain adalah sebagai berikut:
1. Dapat digunakan untuk kegiatan pemetaan hutan, baik untuk membuat peta dasar maupun peta tematik.
2. Dapat digunakan untuk kegiatan inventarisasi hutan, baik teknik pengambilan contoh bertingkat (multi-stage sampling) maupun teknik pengambilan contoh berganda (double sampling).
3. Dapat digunakan dalam kegiatan manajemen hutan, seperti penataan hutan dan pembukaan wilayah hutan untuk menentukan bagian-bagian hutan brdasrkan kondisi topografi wilayah. Untuk kegiatan monitoring skala regional dan global, data satelit adalah sarana yang sangat potensial misalnya untuk monitoring reforestasi, monitoring deforestasi, monitoring kebakaran hutan dan laju perladangan berpindah.
(30)
Tabel 1 menunjukkan beberapa penelitian pendugaan potensi dengan menggunakan sarana penginderaan jauh.
Tabel 1 Model Penduga Volume Tegakan Hutan Jati Menggunakan Potret Udara No Lokasi Persamaan regresi dan koefisien determinasi
1. Cikampek, Purwakarta (Suar 1993)
V=-10,2+0.169N+8,2D (R2 =53,8%)
2. Jawa Timur [Madiun, Nganjuk, dan Jombang; Hardjoprajitno, dkk (1996a), dan
Hardjoprajitno, dkk(1996)]
Bonita 3
Ln V=-1,65+0.798 Ln C+ 1,58 Ln D (R2 =74,5%) Bonita 4
Ln V=-0,713+1,206 Ln C+ 0,219 Ln D(R2 =64,9%) 3. KPH Jombang
(Effendi 1998)
V=0,0013182 C0,989 D2,5 (R2 =85,9%)
Sumber : (Jaya 2006)
Santoso (2008) melakukan penelitian pendugaan potensi tegakan di hutan lahan kering di Kabupaten Bengkulu Utara dan Bengkulu Selatan menggunakan citra SPOT 5 Supermode dan Quickbird. Dugaan rata-rata potensi tegakan yang diperoleh dengan teknik double sampling adalah sebesar 221,27 m3/ha, dengan kesalahan penarikan contoh sebesar 9,78%. Anwar (2008) melakukan penelitian mengenai pendugaan potensi tegakan hutan lahan kering dengan meggunakan citra resolusi tinggi di Kabupaten Pasaman, Sumatera Barat. Volume tegakan yang diperoleh dari citra tidak berbeda nyata dengan volume lapangan dengan efisiensi relatif sebesar 234,79%.
Humaedy (2005) mendapatkan besarnya etat volume dan etat luas pada tahun 2003 yang diperoleh dari pemanfaatan citra satelit Landsat TM di HPHTI PT Musi Hutan Persada sebesar 1.961.639,22 m3/th dan 7.391,24 ha/th, lebih kecil dibanding etat statis yang digunakan oleh perusahaan yaitu 2.548.839,89 m3/th dan 9.211,71 ha/th. Perbedaan yang cukup besar dalam penentuan jatah tebangan terjadi karena dengan pemanfaatan informasi citra Landsat dapat diketahui kondisi aktual tegakan di lapangan, sehingga overcutting dapat dihindari dan kelestarian tegakan dapat terjaga.
(31)
D. Citra IKONOS
IKONOS adalah citra satelit resolusi tinggi yang diluncurkan tanggal 24 September 1999. Satelit ini merupakan satelit sipil pertama yang menggunakan sensor dengan resolusi spasial tinggi, yaitu 4 meter multispektral (XS) dan 1 meter pankromatik (PAN). Pada Gambar 2 disajikan gambar satelit IKONOS.
Gambar 2 Satelit IKONOS (Space-imaging 2000)
Citra IKONOS cocok untuk aplikasi yang meminta tingkat detail dan akurasi yang tinggi seperti monitoring pertanian, pengelolaan dan perencanaan pemukiman. Kamera satelit dapat membedakan obyek-obyek pada permukaan bumi hingga ukuran 1 mx 1 m, tetapi tidak dapat melihat individu manusia. Satelit IKONOS dilengkapi dengan Star trackers dan Onboard GPS, yang memungkinkan untuk mendapatkan citra dengan akurasi posisi yang sangat tinggi (Zaitunah 2005). Citra IKONOS memiliki kelebihan di antaranya adalah dapat mengukur peubah-peubah pohon seperti kerapatan tajuk (Visible Crown Closure) dan diameter tajuk (Visible Crown Diameter) yang dapat digunakan untuk menyusun tabel volume pohon (tree areal volume table). Berdasarkan penelitian Saputri (2005) di Kabupaten Bogor, kelebihan citra IKONOS pankromatik adalah jangkauannya yang luas dalam mendeteksi vegetasi, sedangkan kekurangannya adalah adanya obyek-obyek yang buram, seperti semak belukar dengan padang rumput karena ketidakjelasan bayangan vegetasi dimana rona dan bentuknya kadang kelihatan hampir sama, sehingga susah untuk membedakan obyek yang satu dengan yang lain. Citra IKONOS telah digunakan untuk pembuatan peta tematik dari suatu wilayah dengan sangat detail. Salah satu unsur yang digambarkan dalam peta tematik tersebut adalah unsur tumbuhan seperti sawah, kebun / perkebunan, hutan, semak belukar, ladang, tanah kosong, dan lahan reklamasi. Pada Tabel 2 disajikan spesifikasi satelit IKONOS.
(32)
Tabel 2 Spesifikasi Satelit IKONOS
Deskripsi Informasi
Waktu Peluncuran 24 September 1999 (11:21:08 am PDT) Lokasi Peluncuran Vandenberg Air Force Base, California
Resolusi Pankromatik (PAN) : 1 meter
Multispektral (XS) : 4 meter Respon Spektral Citra Pankromatik : 0,45-0,90 mikron
Multispektral :
Band 1 : Biru 0,45-0,52 mikron Band 2 : Hijau 0,52-0,60 mikron Band 3 : Merah 0,63-0,69 mikron Band 4 : Inframerah dekat 0,76-0,90 mikron
Lebar Swath dan Ukuran Scene Lebar Swath : 13 km pada nadir
Area of Interest : Citra tunggal 13 km x13 km
Ketinggian (Altitude) 432 mil / 681 km Inklinasi (Inclination) 98,1º
Kecepatan 4 mil per detik (7 kilometer per detik) Descending Nodal Crossing Time 10:30 am
Revisit Frequency 2,9 hari pada resolusi 1 meter. 1,5 hari pada resolusi 1,5 meter. Nilai tersebut untuk target pada lintang 40º. Waktu revisit lebih sering untuk lintang yang lebih tinggi dan jarak untuk lintang dekat katulistiwa.
Waktu dan Tipe Orbit 98 menit, sun-synchronous Sumber : (Pike and Brown 1999)
Dari data citra IKONOS dapat dibuat peta dengan skala maksimal 1:5000 yang dapat memberikan informasi spasial yang rinci seperti jenis penggunaan data faktual dan jenis bangunan berdasar penggunaannya. Data satelit IKONOS juga sudah dimanfaatkan untuk pemetaan batas areal dan penggunaan lahan untuk lokasi kilang minyak di Pare-pare. Hal tersebut didasari karena data IKONOS dengan resolusi spasial 1 m x 1 m dapat dianggap memiliki ketelitian faktual mendekati 100% (mampu menampilkan jenis-jenis obyek yang terdapat di dalamnya secara jelas sesuai kondisi sebenarnya), serta memiliki kesalahan perhitungan luas area yang relatif kecil karena kemampuan spasialnya yang tinggi (Lapan 2006).
(33)
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan Juni 2008 bertempat di Bagian Hutan Bancar Kesatuan Pemangkuan Hutan Jatirogo di bawah pengelolaan Perum Perhutani Unit II Jawa Timur.
B. Data
Data yang digunakan selama penelitian meliputi:
1. Citra IKONOS Bagian Hutan Bancar perekaman tanggal 9 Oktober 2006. 2. Peta Kelas Hutan wilayah Bagian Hutan Bancar KPH Jatirogo.
3. Hasil inventarisasi tegakan tahun 2007.
4. Data Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan (RPKH) jangka 1979-1988, jangka 1988-1998, jangka 1998-2007, dan jangka 2008-2017.
C. Perangkat Keras (Hardware) dan Perangkat Lunak (Software)
Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian ini adalah komputer dengan perangkat lunak meliputi:
1. Arc View 3.2 dan ERDAS Imagine 9.1 untuk pengolahan dan analisis data citra dan data spasial geografis,
2. Stella Research 8 dan Microsoft Excel untuk pembuatan model perhitungan etat hasil hutan.
D. Prosedur Penelitian
1. Pengolahan Data Citra
1.1 Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik dilakukan untuk memudahkan fusi citra dengan sumber data lain agar tidak mengalami distorsi ukuran luas, dan memungkinkan dilakukan perbandingan piksel demi piksel (Jaya 2007). Koreksi geometrik dapat dilakukan dengan rektifikasi citra ke citra (image to image rectification) maupun dari peta ke
(34)
citra (map to image rectification). Koreksi dilakukan dengan membuat titik kontrol lapangan (Ground Control Point / GCP) yang merata di seluruh areal citra. Titik GCP yang dipilih umumnya berupa obyek yang relatif tidak berubah dalam kurun waktu lama (misal persimpangan jalan). Ukuran dalam menilai poses koreksi adalah nilai Root Mean Square Errors (RMSE), yang mencerminkan keakuratan persamaan transformasi. RMSE dianjurkan tidak melebihi 0,5 piksel dan dinyatakan dalam rumus berikut:
(
) ( )
2 2'
' p l l
p
RMSE = − + −
dimana : p’ = koordinat estimasi kolom p = koordinat asli kolom l’ = koordinat estimasi baris l = koordinat asli baris
Ground Control Point (GCP) yang dipilih pada citra IKONOS KPH
Jatirogo tahun 2006 sebanyak 27 buah dan tersebar secara merata pada citra (Gambar 3). Nilai RMSE hasil pemilihan titik kontrol citra IKONOS tahun 2006 berada di bawah anjuran yang ditentukan (< 0,5 piksel) yaitu sebesar 0,0003. Rincian nilai RMSE disajikan pada Lampiran 1.
Gambar 3 Sebaran Ground Control Point (GCP) pada citra IKONOS Citra IKONOS KPH Jatirogo Kombinasi Band Red-Green-Blue
(35)
2.1 Penyekatan Citra (Cropping)
Penyekatan citra (Cropping) dilakukan untuk mengurangi dimensi data yang digunakan untuk memfokuskan pada areal penelitian sehingga pemrosesan citra dapat berlangsung lebih cepat. Penyekatan citra dilakukan dengan menggunakan peta batas hutan Bagian Hutan Bancar. Hasil cropping Bagian Hutan Bancar disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4 Citra IKONOS Bagian Hutan Bancar 3.1 Deskripsi Penutupan lahan
Deskripsi penutupan lahan diperoleh dari data hasil pengecekan lapangan
(groundcheck) dan bantuan peta kelas hutan yang digunakan sebagai kelas dalam
klasifikasi citra. Luas tiap penutupan lahan dihitung dengan melakukan proses on
sreen digitizing pada citra. Dari hasil digitasi terhadap citra IKONOS wilayah
Bagian Hutan Bancar, dapat dibedakan menjadi beberapa obyek seperti tanaman jati Kelas Umur Muda (KU I- KU II), Kelas Umur Sedang (KU III- KU IV), Kelas Umur Tua (KU V-up), Tanah Kosong, Tanaman Jati Bertumbuhkan Kurang (TJBK), Enclave, Tanaman Jenis Kayu Lain (TJKL), dan Areal Tak Produktif untuk jati. Pada Tabel 3 disajikan definisi masing-masing tutupan lahan di Bagian Hutan Bancar.
(36)
Tabel 3 Definisi Tutupan Lahan Bagian Hutan Bancar
No. Tutupan lahan Definisi
1. Kelas Umur (KU) Hutan tanaman jati produktif dengan kerapatan bidang dasar (KBD) minimal 0,6 dimana masing-masing kelas umur meliputi 10 tahun.
2. Miskin Riap (MR) Hutan jati yang berdasarkan keadaannya tidak memuaskan yaitu tidak ada harapan memiliki riap yang cukup (KBD 0,3-0,5). 3. Tanah Kosong (TK) Lapangan yang gundul dan dianggap akan
memberi permudaan yang berhasil baik setelah ditanami jati juga termasuk lahan produktif yang belum ditanami dan tanah kosong yang terjadi karena kegagalan tanaman.
4. Tanaman Kayu Lain (TKL)
Tanaman kayu lain yang dibuat pada tempat-tempat dimana jati dapat tumbuh.
5. Tanaman Jati
bertumbuhkan Kurang (TJBK)
Tanaman jati yang sebagian besar rusak (volume 6-25 m3/ha) dengan kerapatan bidang dasar 0,05-0,3.
6. Hutan Lindung (HL) Kawasan hutan yang mempunyai fungsi pokok sebagai perlindungan sistem penyangga kehidupan untuk mengatur tata air, mencegah banjir, mengendalikan erosi, mencegah intrusi air laut, dan memelihara kesuburan tanah yang ditunjuk dengan surat keputusan pemerintah.
7. Lapangan dengan Tujuan Istimewa (Ldti)
Lapangan yang telah diberi tujuan istimewa sehingga tidak disediakan untuk menghasilkan kayu secara teratur (waduk, rawa, mata air, kuburan, dll).
8. Enclave Lapangan yang digunakan bukan untuk produksi jati (pertanian, pemukiman) di kawasan hutan jati.
Sumber: (Perum Perhutani 1974)
Proses on screen digitizing dilakukan berdasarkan penampakan obyek pada citra serta dengan menggunakan bantuan data rujukan yaitu peta kelas hutan wilayah Bagian Hutan Bancar dan data hasil inventarisasi tegakan. Dari hasil
(37)
digitasi diperoleh Kelas Umur I memiliki pesentase luas tertinggi yaitu seluas 1.908,29 ha (29,69 %) (Tabel 4). Pada Gambar 5 disajikan peta tutupan lahan Bagian Hutan Bancar hasil proses digitasi dan pada Tabel 5 disajikan tampilan tutupan lahan di citra IKONOS serta di lapangan.
Tabel 4 Luas Penutupan Lahan Bagian Hutan Bancar Hasil Digitasi Citra
Penutupan Lahan Luas (Ha) Persentase (%)
KU I 1.908,29 29,69
KU II 620,06 9,65
KU III 360,49 5,61
KU IV 237,48 3,70
KU V 11,31 0,18
KU VI 111,97 1,74
KU VII 54,79 0,85
KU VIII 140,54 2,19
Miskin riap 149,21 2,32
Tanah Kosong 546,35 8,50
Tanaman Kayu Lain (TKL) 119,63 1,86
Tanaman Jati Bertumbuhkan Kurang (TJBK) 1.538,41 23,94
Hutan Lindung 13,58 0,21
Lahan dengan Tujuan Istimewa (Ldti) 215,25 3,35
Areal tak Produktif lainnya 208,86 3,25
Enclave 190,31 2,96
Jumlah 6.426,53 100,00
(38)
Tabel 5 Tampilan Tutupan Lahan Citra IKONOS Bancar No
.
Penutupan
Lahan Tampilan Citra IKONOS Tampilan di Lapangan
1. KU I
2. KU II
3. KU III
(39)
No .
Penutupan
Lahan Tampilan Citra IKONOS Tampilan di Lapangan
5. KU V
6. KU VI
7. KU VII
(40)
No .
Penutupan
Lahan Tampilan Citra IKONOS Tampilan di Lapangan
9.
MR (Miskin
Riap)
10.
TK (Tanah Kosong)
11.
TKL (Tanaman
Kayu Lain)
12.
TJBK (Tanaman
Jati Ber-
tumbuh-kan Kurang)
(41)
No .
Penutupan
Lahan Tampilan Citra IKONOS Tampilan di Lapangan
13. HL (Hutan Lindung)
14.
Ldti (Lahan dengan Tujuan Istimewa)
(42)
4.1 Perhitungan potensi tegakan 1) Pengambilan contoh
Pengambilan contoh yang dilakukan di citra (n) untuk pendugaan potensi tegakan sebanyak 93 plot. Contoh diambil berdasarkan keterwakilan kelas umur dan bonita (kesesuaian tempat tumbuh). Dimensi tegakan yang diukur pada citra adalah diameter rata-rata tajuk dan kerapatan tajuk dengan plot contoh berbentuk lingkaran dengan luas 0,1 ha.
2) Pengukuran kerapatan tajuk dan diameter tajuk
Pembagian kelas potensi pada citra didasarkan pada kerapatan tajuk (crown
density) dan diameter rata-rata tajuk (crown diameter). Klasifikasi kelas C dan D
untuk plot contoh di Bagian Hutan Bancar disajikan pada Lampiran 2. Metode pengukuran kerapatan tajuk dengan menggunakan lingkaran berjari-jari 17,85 m (Gambar 6) yang telah dibagi menjadi 16 bagian yang sama besar, selanjutnya ditaksir persentase penutupan tajuknya dengan rumus C= n/16 x 100% dimana n adalah jumlah bagian pada lingkaran yang tertutup tajuk. Pada Tabel 6 disajikan contoh kelas kerapatan tajuk pada citra. Untuk pengukuran diameter, diambil minimal 3 pohon contoh untuk rata-rata pengukuran diameter.
Penentuan klasifikasi kelas kerapatan tajuk (C) menurut Jaya (2006) yaitu: a. C1 untuk kerapatan tajuk 10-30 %
b. C2 untuk kerapatan tajuk 31-50 % c. C3 untuk kerapatan tajuk 51-70 % d. C4 untuk kerapatan tajuk 71-100 %
(43)
Tabel 6 Contoh Kelas Kerapatan Tajuk pada Citra IKONOS No Kelas C Tampilan citra
IKONOS No Kelas C
Tampilan citra IKONOS
1. C1
(25%) 3.
C3 (62,5%)
2. C2
(37,5%) 4.
C4 (87,5%)
Klasifikasi untuk diameter rata-rata tajuk (D) meliputi: a. D1 untuk diameter rata-rata tajuk < 10 m
b. D2 untuk diameter rata-rata tajuk 10-20 m c. D3 untuk diameter rata-rata tajuk >20 m
3) Penyusunan persamaan regresi
Penyusunan persamaan regresi dan pemilihan parameter tegakan di citra yang akan digunakan sebagai peubah bebas dibuat sesederhana mungkin namun memiliki ketelitian yang cukup tinggi. Pada penelitian ini, persamaan penduga potensi yang akan dikembangkan antara lain:
a. Persamaan linier : V= a + b.C; V= a + b.D
b. Persamaan polynomial : V= a + b1.C + b2.C2;V= a + b1.D + b2. D2 c. Persamaan eksponensial : V= a eb.D ; V= a eb.C
(44)
4) Pemilihan persamaan terbaik
Untuk mendapatkan persamaan yang akan digunakan, maka terdapat beberapa pertimbangan antara lain:
a. Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan terhadap model guna mengetahui keberartian hubungan peubah pada citra (x) dengan volume di lapangan (y). Analisis yang digunakan dalam pengujian hipotesis adalah analisis ragam.
Tabel 7 Analisis Ragam untuk Regresi Sederhana Sumber keragaman db (derajat bebas) JK (Jumlah Kuadrat) KT
(Kuadrat Tengah) F hit
Regresi p-1 JKR=b.JHKxy KTR=JKR/dbr KTR/KTS
Sisa n-p JKS=JKT-JKR KTS=JKS/dbs
Total n-1 JKT=JKy
Keterangan : p = banyaknya parameter n = banyaknya plot contoh b = JHKxy / JKx
JKy = y y n
n i i n i i / 2 1 1 2 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ −
∑
∑
= =JKx = x x n
n i i n i i / 2 1 1 2 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ −
∑
∑
= =JHKxy = x y x y n
n i i n i i i n i i / 1 1 1 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ −
∑
∑
∑
= = =Hipotesis yang diuji adalah: Dengan wilayah kritik: H0: βi = 0; i =1,2,3,...,p Fhit ≤ Ftabel : terima H0 H1: sekurang-kurangnya ada satu βi ≠ 0 Fhit > Ftabel : tolak H0
b. Koefisien determinasi dan koefisien determinasi terkoreksi yang tinggi. Koefisien determinasi adalah ukuran dari besarnya keragaman peubah tidak bebas yang dapat diterangkan oleh keragaman peubah bebasnya. Perhitungan besarnya koefisien determinasi untuk melihat tingkat ketelitian dan keeratan hubungan yang dinyatakan dengan rumus:
(45)
% 100 x JKT JKR sq
R− =
dimana: R-sq = koefisien determinasi JKR = jumlah kuadrat regresi JKT = jumlah kuadrat total
Koefisien determinasi terkoreksi adalah koefisien determinasi yang telah dikoreksi dengan derajat bebas (db) dari JKS dan JKT-nya dengan menggunakan rumus: % 100 ) 1 /( ) /( ) ( x n JKT p n JKS adj sq R − − = −
dimana; R-sq(adj) = koefisien determinasi terkoreksi JKS = jumlah kuadrat sisa
JKT = jumlah kuadrat total n = jumlah contoh p = jumlah parameter
c. Persamaan harus sederhana dan mudah digunakan, dimana memuat sedikit peubah bebas, mudah dalam mengukur peubah bebas, dan potensi kesalahan rendah.
2. Penyusunan Model Perhitungan Etat
Penyusunan model perhitungan etat dilakukan dengan menggunakan
software Stella Research 8, dengan tahapan:
1.2 Formulasi Model Konseptual
Model konseptual menggambarkan hubungan antar komponen yang terdapat dalam model atau sistem. Penyusunan model pengaturan hasil hutan terdiri atas tiga sub model yaitu sub model dinamika luas tegakan, sub model dinamika jumlah pohon dalam tegakan, dan sub model pengaturan hasil hutan.
1) Sub Model Dinamika Luas Tegakan
Sub model ini menggambarkan dinamika luas tegakan yang senantiasa berubah menurut waktu dengan adanya perubahan luas dari setiap kelas umur yang ada sebagai akibat dari kegiatan pengusahaan hutan. Model terdiri atas delapan buah state variable yang masing-masing merupakan luas setiap tanaman
(46)
pada kelas umur I sampai kelas umur VIII ke atas ( Luas I sampai Luas VIII up). Setiap tahun terjadi perubahan luas yang berasal dari penambahan luas tanaman baru (penanaman). Besarnya penanaman ditentukan oleh etat luas dan sisa luas produktif yang belum ditanami (luas produksi). Luas tegakan juga mengalami perubahan karena bertambahnya kelas umur tanaman (pindah I sampai pindah
VIII up). Besarnya luas tanaman yang berpindah dinyatakan sebagai proporsi luas
tanaman yang tidak mengalami gangguan akibat kematian atau perubahan penutupan lahan (proporsi pindah I sampai proporsi pindah VII up). Luasan tanaman yang mengalami kematian atau perubahan penutupan lahan dinyatakan dengan pengurangan luas I sampai pengurangan luas VIII up. Sub model dinamika luas tegakan disajikan pada Gambar 7.
LUAS I LUAS II LUAS III
LUAS IV LUAS V LUAS VI LUAS VII LUAS VIII up
penanaman pindah II pindah III pindah IV pindah V pindah VI pindah VII pindah VIII up
pengurangan luas VIII up prop pindah II prop pindah III prop pindah IV prop pindah V prop pindah VI prop pindah VII prop pindah VIII up
pengurangan luas I pengurangan luas II pengurangan luas III pengurangan luas IV pengurangan luas V pengurangan luas VI pengurangan luas VII luas produksi
Luas tebang VI Luas tebang VII Luas tebang VIII up Luas tebang V
etat luas
SUB MODEL DINAMIKA LUAS TEGAKAN
Gambar 7 Sub Model Dinamika Luas Tegakan 2) Sub Model Dinamika Jumlah Pohon Tegakan
Sub model ini menggambarkan jumlah pohon pada setiap kelas umur tanaman (pohon I sampai pohon VIII up). Perubahan dalam jumlah pohon berasal dari sejumlah pohon yang masuk ke masing-masing state jumlah pohon pada setiap kelas umur tanaman (jumlah pohon tanam sampai upgrowth VII), yang berasal baik dari penanaman dan pertambahan umur tegakan. Selain itu juga terdapat sejumlah pohon yang keluar ( Out I sampai Out VIII up), karena adanya penebangan, kematian alami, penjarangan, maupun akibat gangguan dari pencurian. Sub model dinamika jumlah pohon tegakan disajikan pada Gambar 8.
(47)
POHON I POHON II POHON III POHON IV POHON V POHON VI POHON VII POHON VIII up
jml phn tanam Upgrowth I Upgrowth II Upgrowth III Upgrowth IV Upgrowth V Upgrowth VI Upgrowth VII
Out VIII prop masuk II prop masuk III prop masuk IV prop masuk V prop masuk VI prop masuk VII prop masuk VIII up
Out I Out II Out III Out IV Out V Out VI Out VII
Pohon per Ha penanaman
Tebang pohon VI
Tebang pohon VII
Tebang Pohon VIII up penanaman
Tebang pohon V SUB MODEL DINAMIKA JUMLAH POHON TEGAKAN
Gambar 8 Sub Model Dinamika Jumlah Pohon Tegakan 3) Sub Model Pengaturan Hasil Hutan
Hal penting dalam model ini adalah pengaturan hasil, yaitu penentuan etat tebangan berupa etat volume dan etat luas yang dapat dilaksanakan di Bagian Hutan Bancar berdasarkan potensi tegakan yang dimiliki. Penentuan etat volume didasarkan pada volume tegakan persediaan yang dihitung dari jumlah pohon pada masing-masing kelas umur yang dikalikan dengan volume per pohon pada masing-masing kelas umur tersebut. Etat luas diperoleh dari penjumlahan luas setiap kelas umur dibagi dengan daurnya. Sub model ini dibuat untuk menggambarkan pengaturan hasil dengan daur 80 tahun yang saat ini digunakan di KPH Jatirogo khususnya di Bagian Hutan Bancar. Data aktual yang dibutuhkan adalah data total luas dan total volume dari tegakan jati yang dimiliki perusahaan yang kemudian dibandingkan dengan input berupa data hasil interpretasi citra IKONOS. Sub model disajikan pada Gambar 9.
2.2 Spesifikasi Model Kuantitatif
Hubungan antar komponen dalam model disusun dengan menggunakan persamaan matematik. Persamaan disusun berdasarkan data dan informasi mengenai potensi dan pertumbuhan tegakan.
3.2 Evaluasi Model
Evaluasi dilakukan dengan membandingkan prediksi model dengan data dari dunia nyata. Kaidah statistik yang dapat digunakan untuk mengevaluasi model adalah Uji Khi Kuadrat (x2). Model dianggap dapat menjelaskan kondisi dunia nyata, jika keragaman pada hasil simulasi model tidak berbeda nyata dengan
(48)
keragaman dari sistem nyata. Persamaan Uji Khi Kuadrat (x2) yang digunakan yaitu:
(
)
∑
− = nyata el nyata Y Y Y hitung X 2 mod 2dimana:Ymodel = data hasil simulasi model Ynyata = data dari sistem nyata
Dengan hipotesis uji: Dengan wilayah kritik:
H0 : Ymodel = Ynyata X2hitung < X2tabel terima H0 H1 : Ymodel≠ Ynyata X2hitung > X2tabel tolak H0
4.2 Penggunaan Model
Tahapan ini dilakukan dengan menjalankan atau mengeksekusi model yang telah disusun untuk mendapatkan jawaban dari permasalahan yang ingin diselesaikan (problem solving) serta analisis dan interpretasi dari hasil simulasi.
LUAS I
LUAS II LUAS III
LUAS IV
LUAS V
LUAS VI LUAS VII LUAS VIII up Total luas KU
Daur
Etat Volume
POHON I
POHON II POHON III
POHON IV
POHON V
POHON VI POHON VII
POHON VIII up V per pohon I
Volume I
V per pohon II
Volume II
V per pohon III
Volume III
V per pohon IV
Volume IV
V per pohon V
Volume V
V per pohon VI Volume VI
V per pohon VII Volume VII
V per pohon VIII up
Volume VIII Total Volume Standing Stock Volume tebang Sisa Vol tebang VIII Volume VIII Sisa Vol tebang VII Volume VII Tebang pohon VI
V per pohon VI Tebang pohon VII
V per pohon VII Tebang Pohon VIII up
V per pohon VIII up
LUAS VI LUAS VII LUAS VIII up Pohon
per Ha VI
Pohon
per Ha VII Pohon
per Ha VIII Total luas KU
etat luas
Tebang pohon V
V per pohon V Sisa Vol Tebang VI Volume VI
Pohon per Ha V
LUAS V SUB MODEL PENGATURAN HASIL HUTAN
(49)
Gambar 10 Diagram Alir Pengolahan Citra
Gambar 11 Diagram Alir Penyusunan Model Perhitungan Etat Selesai
Citra Terklasifikasi Data potensi
tegakan
Model Perhitungan Etat Spesifikasi Model Formulasi model
Mulai
Evaluasi Model Model
ditolak
diterima Citra area
Koreksi geometrik
Penyekatan Citra (Cropping)
Peta kelas umur
Citra terklasifikasi Klasifikasi dan digitasi citra
Perhitungan potensi dari citra
Mulai
Penyusunan model penduga potensi tegakan
Selesai
ditolak
(50)
BAB IV
KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN
A. Letak Geografis dan Luas
Secara geografis atau berdasarkan garis lintang, wilayah KPH Jatirogo terletak pada 4o50’-5o10’ BT dan 6o30’-7o10’ LS. Kantor KPH Jatirogo berkedudukan di Jatirogo. KPH Jatirogo dengan luas 18.763,7 Ha terdiri dari : Hutan untuk produksi kayu jati sebesar 10.755,7 Ha, Hutan bukan untuk produksi sebesar 7.867,9 Ha, dan Hutan Lindung sebesar 140,1 Ha. Berdasarkan administrasi pemerintah termasuk dalam wilayah Kabupaten Tuban seluas 17.190,7 Ha (92%) dan Kabupaten Bojonegoro seluas 1.573,0 Ha (8%) tersebar dalam 9 (sembilan) wilayah kecamatan yaitu : Kenduruan, Bangilan, Senori, Singgahan, Kerek, Tambakboyo, Jatirogo, Bancar, dan Kedewan serta dikelilingi 40 desa hutan. Batas-batas KPH Jatirogo sebagai berikut :
Bagian Utara : Laut Jawa
Bagian Timur : KPH Parengan, Tuban Bagian Selatan : KPH Parengan
Bagian Barat : KPH Kebonharjo, KPH Cepu
B. Tanah dan Geologi
Topografi lapangan wilayah hutan KPH Jatirogo secara umum adalah datar sampai miring, terutama bagi daerah sebelah timur laut dengan kemiringan berkisar antara 0-8% (datar), dengan kemiringan tersebut cocok dengan sistem tebang habis. Tanah-tanah di wilayah KPH Jatirogo secara umum baik untuk kelas perusahaan jati.
C. Iklim
Wilayah hutan KPH Jatirogo terletak pada daerah dengan musim hujan dan musim kemarau yang jelas. Berdasarkan klasifikasi iklim menurut Schmidt dan Ferguson, tipe iklim KPH jatirogo termasuk iklim D (data curah hujan 1987-1996). Hal ini disebabkan oleh curah hujan sebesar 964 mm/tahun dengan jumlah
(51)
hari hujan sebanyak 73 hari. Oleh karena itu, KPH Jatirogo sangat tepat untuk ditetapkan sebagai kelas perusahaan jati.
D. Pembagian Wilayah Kerja
KPH Jatirogo dalam melaksanakan kegiatan pengelolaan hutan, terbagi ke dalam enam wilayah kerja BKPH (Bagian Kesatuan Pemangkuan Hutan) dan 23 RPH (Resort Pemangkuan Hutan). Pembagian wilayah kerja KPH Jatirogo disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 8 Pembagian Wilayah Kerja KPH Jatirogo
No BKPH RPH
1. Bangilan -Kebonduren -Kejuron -Karanggeneng -Nglateng 2. Bate -Kaligede -Guwaran -Sukomedalem -Bate 3. Bahoro -Banjarwaru -Tawun -Tuwiwiyan -Bakalan 4. Sekaran -Bangsri -Demit -Sadang -Ngijo 5. Bancar -Sukoharjo -Siding -Jatisari -Sekaran 6. Ngulahan -Dikir -Gandu -Ngelo
Sumber : (Rencana Pengaturan Kelestarian Hutan 2007)
E. Penggunaan Lahan di Sekitar / Bersebelahan dengan Hutan
Tata Guna lahan tiap kecamatan di sekitar wilayah hutan KPH Jatirogo meliputi sawah, tegalan, pekarangan, perkebunan, dan lain-lain (Tabel 9). Di samping itu, di sekitar wilayah hutan KPH Jatirogo juga terdapat laut dan hutan yang dikelola oleh KPH Parengan, Tuban, Kebonharjo, dan Cepu.
Tabel 9 Penggunaan Lahan di Sekitar Hutan KPH Jatirogo
Jenis penggunaan lahan (ha) No. Kecamatan
sawah tegal pekarangan perkebunan lain-lain jumlah
1 Senori 2.677 808 630 - - 4.115
2 Bangilan 2.616 1.153 662 5 - 4.436
3 Singahan 3.142 828 722 24 349 5.065
4 Kenduruan 1.532 2.435 461 - 51 4.470
5 Tambakboyo 1.556 3.212 380 - - 4.479
6 Jatirogo 2.615 3.707 865 95 - 5.148
7 Bancar 3.603 5.425 812 - - 7.282
8 Kerek 1.989 7.531 1.094 - 248 12.476
Jumlah 19.730 25.099 5.626 129 648 51.232 Sumber: (Kantor Statistik Kabupaten Tuban 2007)
(52)
Pada tahun 2000-2002 telah terjadi penjarahan besar-besaran di Perum Perhutani yang dilakukan oleh masyarakat terutama pada KPH Jatirogo yang notabene merupakan penghasil suplai jati yang diandalkan oleh Perum Perhutani Unit II Jawa Timur.
F. Mata Pencaharian Masyarakat
Pada umumnya mata pencaharian penduduk adalah sebagai petani/buruh tani (66.442 orang); sedangkan terendah adalah bekerja di bidang industri (4.889 orang). Mata pencaharian masyarakat di sekitar wilayah hutan KPH Jatirogo disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10 Mata pencaharian masyarakat di sekitar wilayah hutan KPH Jatirogo
Sumber: (Kantor Statistik Kabupaten Tuban 2007)
Mata pencaharian (orang) No Kecamatan
Petani Pedagang Industri Buruh Pegawai Lain-lain Jumlah
1 Senori 10.846 569 80 509 694 79 12.777
2 Bangilan 13.759 2.891 75 380 2.771 215 20.091
3 Singahan 6.158 661 741 5.819 854 1.887 16.120
4 Kenduruan 7.625 95 13 124 226 7 8.090
5 Tambakboyo 2.163 908 - 25 80 1.723 4.899
6 Jatirogo 8.089 2.402 1.979 1.408 3.625 18.721 37.224
7 Bancar 12.940 753 1.001 228 546 2.805 18.273
8 Kerek 4.862 69 - 78 43 3 5.055
(53)
BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengukuran peubah kerapatan tajuk dan diameter rata-rata tajuk di lapangan dan di citra, maka diperoleh nilai korelasi antar peubah. Korelasi antar peubah bebas C (kerapatan tajuk) dan D (diameter rata-rata tajuk) yang diamati di lapangan dan pada citra IKONOS disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11 Nilai Korelasi Antar Peubah
Peubah D-citra C-citra D-lap C-lap V-lap
D-citra 1
C-citra 0,4710 1
D-lap 0,9973 0,3658 1
C-lap 0,4854 0,9966 0,3821 1
V-lap 0,9176 0,4321 0,8675 0,3713 1
Keterangan: nilai korelasi dihitung dengan nilai r
Berdasarkan nilai korelasi di atas, dapat dilihat bahwa diameter tajuk di lapangan memiliki nilai korelasi yang tinggi dengan volume lapangan (0,8675). Antara diameter tajuk di citra dengan diameter tajuk di lapangan juga memiliki korelasi yang tinggi, sehingga peubah diameter tajuk di citra dapat digunakan sebagai peubah bebas dalam menduga potensi tegakan. Peubah diameter tajuk lebih berkorelasi dengan volume karena dalam hal ini volume dihitung per kelas umur dan kesesuaian tempat tumbuh (bonita) tanaman jati, dimana semakin tua kelas umurnya dan tempat tumbuh semakin subur, maka pohon akan semakin besar dan diameter tajuk akan semakin lebar akibat kegiatan pemeliharaan tegakan. Berbeda halnya dengan kerapatan tajuk pada tiap kelas umur yang dapat berubah karena adanya kegiatan pemeliharaan seperti penjarangan pada tegakan.
Persamaan regresi kemudian disusun dengan menggunakan peubah diameter tajuk pada citra. Data yang digunakan untuk penyusunan persamaan regresi disajikan pada Lampiran 2. Volume per hektar yang diperoleh dari citra untuk tiap kelas umur (Tabel 12), digunakan untuk penghitungan etat dimana akan diperoleh jumlah tebangan yang seharusnya diambil pada tahun 2006. Persamaan regresi yang digunakan untuk menduga potensi / volume tiap kelas umur pada wilayah Bagian Hutan Bancar disajikan pada Tabel 12.
(1)
Lampiran 7
Equation
dalam penyusunan model pengaturan hasil
hutan (STATIS)
SUB MODEL DINAMIKA JUMLAH POHON TEGAKAN
POHON_I(t) = POHON_I(t - dt) + (jml_phn_tanam - Upgrowth_I - Out_I) * dt INIT POHON_I = 1100000
INFLOWS:
jml_phn_tanam = penanaman*Pohon_per_Ha__penanaman OUTFLOWS:
Upgrowth_I = POHON_I*prop_masuk_II Out_I = POHON_I-Upgrowth_I
POHON_II(t) = POHON_II(t - dt) + (Upgrowth_I - Upgrowth_II - Out_II) * dt INIT POHON_II = 558943
INFLOWS:
Upgrowth_I = POHON_I*prop_masuk_II OUTFLOWS:
Upgrowth_II = POHON_II*prop_masuk_III Out_II = POHON_II-Upgrowth_II
POHON_III(t) = POHON_III(t - dt) + (Upgrowth_II - Upgrowth_III - Out_III) * dt INIT POHON_III = 269476
INFLOWS:
Upgrowth_II = POHON_II*prop_masuk_III OUTFLOWS:
Upgrowth_III = POHON_III*prop_masuk_IV Out_III = POHON_III-Upgrowth_III
POHON_IV(t) = POHON_IV(t - dt) + (Upgrowth_III - Out_IV - Upgrowth_IV) * dt INIT POHON_IV = 72911
INFLOWS:
Upgrowth_III = POHON_III*prop_masuk_IV OUTFLOWS:
Out_IV = POHON_IV-Upgrowth_IV Upgrowth_IV = POHON_IV*prop_masuk_V
POHON_V(t) = POHON_V(t - dt) + (Upgrowth_IV - Upgrowth_V - Out_V) * dt INIT POHON_V = 54383
INFLOWS:
Upgrowth_IV = POHON_IV*prop_masuk_V OUTFLOWS:
Upgrowth_V = POHON_V*prop_masuk_VI
Out_V = (POHON_V-Upgrowth_V)+Tebang__pohon_V
POHON_VI(t) = POHON_VI(t - dt) + (Upgrowth_V - Upgrowth_VI - Out_VI) * dt INIT POHON_VI = 20057
INFLOWS:
Upgrowth_V = POHON_V*prop_masuk_VI OUTFLOWS:
Upgrowth_VI = POHON_VI*prop_masuk_VII
Out_VI = (POHON_VI-Upgrowth_VI)+Tebang__pohon_VI
POHON_VII(t) = POHON_VII(t - dt) + (Upgrowth_VI - Upgrowth_VII - Out_VII) * dt
INIT POHON_VII = 25236 INFLOWS:
Upgrowth_VI = POHON_VI*prop_masuk_VII OUTFLOWS:
Upgrowth_VII = POHON_VII*prop_masuk_VIII_up
Out_VII = (POHON_VII-Upgrowth_VII)+Tebang_pohon_VII
POHON_VIII_up(t) = POHON_VIII_up(t - dt) + (Upgrowth_VII - Out_VIII) * dt INIT POHON_VIII_up = 40833
INFLOWS:
Upgrowth_VII = POHON_VII*prop_masuk_VIII_up OUTFLOWS:
Out_VIII = POHON_VIII_up-Tebang_Pohon_VIII_up Pohon_per_Ha__penanaman = 1100
prop_masuk_II = 0.57 prop_masuk_III = 0.563 prop_masuk_IV = 0.584 prop_masuk_V = 0.403 prop_masuk_VI = 0.479 prop_masuk_VII = 0.688 prop_masuk_VIII_up = 0.529
SUB MODEL DINAMIKA LUAS TEGAKAN
LUAS_I(t) = LUAS_I(t - dt) + (penanaman - pindah_II - pengurangan_luas_I) * dt
INIT LUAS_I = 1403.9
5
(2)
INFLOWS:
penanaman = etat_luas+luas_produksi OUTFLOWS:
pindah_II = LUAS_I*prop_pindah_II pengurangan_luas_I = LUAS_I-pindah_II
LUAS_II(t) = LUAS_II(t - dt) + (pindah_II - pindah_III - pengurangan_luas_II) * dt
INIT LUAS_II = 646.7 INFLOWS:
pindah_II = LUAS_I*prop_pindah_II OUTFLOWS:
pindah_III = LUAS_II*prop_pindah_III pengurangan_luas_II = LUAS_II-pindah_III
LUAS_III(t) = LUAS_III(t - dt) + (pindah_III - pindah_IV - pengurangan_luas_III) * dt
INIT LUAS_III = 606.6 INFLOWS:
pindah_III = LUAS_II*prop_pindah_III OUTFLOWS:
pindah_IV = LUAS_III*prop_pindah_IV pengurangan_luas_III = LUAS_III-pindah_IV
LUAS_IV(t) = LUAS_IV(t - dt) + (pindah_IV - pengurangan_luas_IV - pindah_V) * dt
INIT LUAS_IV = 342.4 INFLOWS:
pindah_IV = LUAS_III*prop_pindah_IV OUTFLOWS:
pengurangan_luas_IV = LUAS_IV-pindah_V pindah_V = LUAS_IV*prop_pindah_V
LUAS_V(t) = LUAS_V(t - dt) + (pindah_V - pindah_VI - pengurangan_luas_V) * dt
INIT LUAS_V = 313.3 INFLOWS:
pindah_V = LUAS_IV*prop_pindah_V OUTFLOWS:
pindah_VI = LUAS_V*prop_pindah_VI
pengurangan_luas_V = (LUAS_V-pindah_VI)+Luas_tebang_V
LUAS_VI(t) = LUAS_VI(t - dt) + (pindah_VI - pindah_VII - pengurangan_luas_VI) * dt
INIT LUAS_VI = 158.7 INFLOWS:
pindah_VI = LUAS_V*prop_pindah_VI OUTFLOWS:
pindah_VII = LUAS_VI*prop_pindah_VII
pengurangan_luas_VI = (LUAS_VI-pindah_VII)+Luas_tebang_VI LUAS_VII(t) = LUAS_VII(t - dt) + (pindah_VII - pindah_VIII_up - pengurangan_luas_VII) * dt
INIT LUAS_VII = 281.4 INFLOWS:
pindah_VII = LUAS_VI*prop_pindah_VII OUTFLOWS:
pindah_VIII_up = LUAS_VII*prop_pindah_VIII_up
pengurangan_luas_VII = (LUAS_VII-pindah_VIII_up)+Luas_tebang_VII LUAS_VIII_up(t) = LUAS_VIII_up(t - dt) + (pindah_VIII_up -
pengurangan_luas_VIII_up) * dt INIT LUAS_VIII_up = 461.7 INFLOWS:
pindah_VIII_up = LUAS_VII*prop_pindah_VIII_up OUTFLOWS:
pengurangan_luas_VIII_up = LUAS_VIII_up-Luas_tebang_VIII_up luas_produksi = 681
prop_pindah_II = 0.57 prop_pindah_III = 0.822 prop_pindah_IV = 0.584 prop_pindah_V = 0.644 prop_pindah_VI = 0.479 prop_pindah_VII = 0.688 prop_pindah_VIII_up = 0.8
SUB MODEL PENGATURAN HASIL HUTAN
Daur = 80
etat_luas = Total_luas_KU/Daur
Etat__Volume = (Total_Volume__Standing_Stock/Daur) Luas_tebang_V = IF (Pohon_per_Ha_V> 0) THEN (Tebang__pohon_V/Pohon_per_Ha_V) ELSE 0
5
1
5
(3)
Luas_tebang_VI = IF (Pohon_per_Ha_VI > 0) THEN (Tebang__pohon_VI/Pohon_per_Ha_VI) ELSE 0 Luas_tebang_VII = IF (Pohon__per_Ha_VII > 0) THEN (Tebang_pohon_VII/Pohon__per_Ha_VII) ELSE 0
Luas_tebang_VIII_up = IF (Pohon_per_Ha_VIII > 0) THEN (Tebang_Pohon_VIII_up/Pohon_per_Ha_VIII) ELSE 0 Pohon_per_Ha_V = IF (LUAS_V AND POHON_V > 0 ) THEN (POHON_V/LUAS_V) ELSE 0
Pohon_per_Ha_VI = IF (LUAS_VI AND POHON_VI > 0 ) THEN (POHON_VI/LUAS_VI) ELSE 0
Pohon_per_Ha_VIII = IF (LUAS_VIII_up AND POHON_VIII_up > 0 ) THEN ( POHON_VIII_up/LUAS_VIII_up) ELSE 0
Pohon__per_Ha_VII = IF ( LUAS_VII AND POHON_VII > 0) THEN (POHON_VII/LUAS_VII) ELSE 0
Sisa_Vol_Tebang_VI = Sisa_Vol_tebang_VII-Volume_VI Sisa_Vol_tebang_VII = Sisa_Vol_tebang_VIII-Volume_VII Sisa_Vol_tebang_VIII = Volume_tebang-Volume_VIII Tebang_pohon_VII = IF (Sisa_Vol_tebang_VIII > 0) THEN (Sisa_Vol_tebang_VIII/V_per_pohon_VII) ELSE 0
Tebang_Pohon_VIII_up = (Volume_tebang/V_per_pohon_VIII_up) Tebang__pohon_V =
if(Sisa_Vol_Tebang_VI>0)THEN(Sisa_Vol_Tebang_VI/V_per_pohon_V)ELSE 0
Tebang__pohon_VI = IF (Sisa_Vol_tebang_VII > 0) THEN (Sisa_Vol_tebang_VII/V_per_pohon_VI) ELSE 0
Total_luas_KU =
LUAS_I+LUAS_II+LUAS_IV+LUAS_III+LUAS_V+LUAS_VI+LUAS_VII+LUAS_ VIII_up
Total_luas_tebangan =
Luas_tebang_VI+Luas_tebang_VII+Luas_tebang_VIII_up+Luas_tebang_V Total_Volume__Standing_Stock =
Volume_I+Volume_II+Volume_III+Volume_IV+Volume_V+Volume_VI+Volume _VII+Volume_VIII
Volume_I = POHON_I*V_per_pohon_I Volume_II = POHON_II*V_per_pohon_II Volume_III = POHON_III*V_per_pohon_III Volume_IV = POHON_IV*V_per_pohon_IV Volume_tebang = Etat__Volume
Volume_V = POHON_V*V_per_pohon_V Volume_VI = POHON_VI*V_per_pohon_VI Volume_VII = POHON_VII*V_per_pohon_VII
Volume_VIII = POHON_VIII_up*V_per_pohon_VIII_up
V_per_pohon_I = 0.14 V_per_pohon_II = 0.21 V_per_pohon_III = 0.25 V_per_pohon_IV = 0.40 V_per_pohon_V = 0.58 V_per_pohon_VI = 0.81 V_per_pohon_VII = 1.04 V_per_pohon_VIII_up = 1.54
Not in a sector
5
(4)
Lampiran 8
Equation
dalam penyusunan model pengaturan hasil
hutan (CITRA)
SUB MODEL DINAMIKA JUMLAH POHON TEGAKAN
POHON_I(t) = POHON_I(t - dt) + (masuk_I - masuk_II - Keluar_I) * dt INIT POHON_I = 1100000
INFLOWS:
masuk_I = penanaman*Pohon_per_Ha__penanaman OUTFLOWS:
masuk_II = POHON_I*prop_masuk_II Keluar_I = POHON_I-masuk_II
POHON_II(t) = POHON_II(t - dt) + (masuk_II - masuk_III - keluar_II) * dt INIT POHON_II = 558943/646.7*720.61
INFLOWS:
masuk_II = POHON_I*prop_masuk_II OUTFLOWS:
masuk_III = POHON_II*prop_masuk_III keluar_II = POHON_II-masuk_III
POHON_III(t) = POHON_III(t - dt) + (masuk_III - masuk_IV - keluar_III) * dt INIT POHON_III = 269476/606.6*344.86
INFLOWS:
masuk_III = POHON_II*prop_masuk_III OUTFLOWS:
masuk_IV = POHON_III*prop_masuk_IV keluar_III = POHON_III-masuk_IV
POHON_IV(t) = POHON_IV(t - dt) + (masuk_IV - keluar_IV - masuk_V) * dt INIT POHON_IV = 72911/342.4*79.88
INFLOWS:
masuk_IV = POHON_III*prop_masuk_IV OUTFLOWS:
keluar_IV = POHON_IV-masuk_V masuk_V = POHON_IV*prop_masuk_V
POHON_V(t) = POHON_V(t - dt) + (masuk_V - masuk_VI - keluar_V) * dt INIT POHON_V = 54383/313.3*11.11
INFLOWS:
masuk_V = POHON_IV*prop_masuk_V
OUTFLOWS:
masuk_VI = POHON_V*prop_masuk_VI
keluar_V = (POHON_V-masuk_VI)+Tebang__pohon_V_2
POHON_VI(t) = POHON_VI(t - dt) + (masuk_VI - masuk_VII - keluar_VI) * dt INIT POHON_VI = 20057/158.7*118.85
INFLOWS:
masuk_VI = POHON_V*prop_masuk_VI OUTFLOWS:
masuk_VII = POHON_VI*prop_masuk_VII
keluar_VI = (POHON_VI-masuk_VII)+Tebang__pohon_VI_2
POHON_VII(t) = POHON_VII(t - dt) + (masuk_VII - masuk_VIII_up - keluar_VII) * dt
INIT POHON_VII = 25236/281.4*46.77 INFLOWS:
masuk_VII = POHON_VI*prop_masuk_VII OUTFLOWS:
masuk_VIII_up = POHON_VII*prop_masuk_VIII_up
keluar_VII = (POHON_VII-masuk_VIII_up)+Tebang_pohon_VII_2
POHON_VIII_up(t) = POHON_VIII_up(t - dt) + (masuk_VIII_up - keluar_VIII) * dt
INIT POHON_VIII_up = 9216 INFLOWS:
masuk_VIII_up = POHON_VII*prop_masuk_VIII_up OUTFLOWS:
keluar_VIII = POHON_VIII_up-Tebang_Pohon_VIII_up_2 Pohon_per_Ha__penanaman = 1100
prop_masuk_II = 0.57 prop_masuk_III = 0.563 prop_masuk_IV = 0.584 prop_masuk_V = 0.403 prop_masuk_VI = 0.479 prop_masuk_VII = 0.688 prop_masuk_VIII_up = 0.529
SUB MODEL DINAMIKA LUAS TEGAKAN
LUAS_I(t) = LUAS_I(t - dt) + (penanaman - pindah_II - pengurangan_luas_I) * dt
INIT LUAS_I = 1908.29
5
(5)
INFLOWS:
penanaman = etat_luas_2+luas_produksi OUTFLOWS:
pindah_II = LUAS_I*prop_pindah_II pengurangan_luas_I = LUAS_I-pindah_II
LUAS_II(t) = LUAS_II(t - dt) + (pindah_II - pindah_III - pengurangan_luas_II) * dt
INIT LUAS_II = 620.06 INFLOWS:
pindah_II = LUAS_I*prop_pindah_II OUTFLOWS:
pindah_III = LUAS_II*prop_pindah_III pengurangan_luas_II = LUAS_II-pindah_III
LUAS_III(t) = LUAS_III(t - dt) + (pindah_III - pindah_IV - pengurangan_luas_III) * dt
INIT LUAS_III = 360.49 INFLOWS:
pindah_III = LUAS_II*prop_pindah_III OUTFLOWS:
pindah_IV = LUAS_III*prop_pindah_IV pengurangan_luas_III = LUAS_III-pindah_IV
LUAS_IV(t) = LUAS_IV(t - dt) + (pindah_IV - pengurangan_luas_IV - pindah_V) * dt
INIT LUAS_IV =237.48 INFLOWS:
pindah_IV = LUAS_III*prop_pindah_IV OUTFLOWS:
pengurangan_luas_IV = LUAS_IV-pindah_V pindah_V = LUAS_IV*prop_pindah_V
LUAS_V(t) = LUAS_V(t - dt) + (pindah_V - pindah_VI - pengurangan_luas_V) * dt
INIT LUAS_V = 11.1 INFLOWS:
pindah_V = LUAS_IV*prop_pindah_V OUTFLOWS:
pindah_VI = LUAS_V*prop_pindah_VI
pengurangan_luas_V = (LUAS_V-pindah_VI)+Luas_tebang_V_2
LUAS_VI(t) = LUAS_VI(t - dt) + (pindah_VI - pindah_VII - pengurangan_luas_VI) * dt
INIT LUAS_VI = 105.9 INFLOWS:
pindah_VI = LUAS_V*prop_pindah_VI OUTFLOWS:
pindah_VII = LUAS_VI*prop_pindah_VII
pengurangan_luas_VI = (LUAS_VI-pindah_VII)+Luas_tebang_VI_2
LUAS_VII(t) = LUAS_VII(t - dt) + (pindah_VII - pindah_VIII_up - pengurangan_luas_VII) * dt
INIT LUAS_VII = 54.8 INFLOWS:
pindah_VII = LUAS_VI*prop_pindah_VII OUTFLOWS:
pindah_VIII_up = LUAS_VII*prop_pindah_VIII_up
pengurangan_luas_VII = (LUAS_VII-pindah_VIII_up)+Luas_tebang_VII_2 LUAS_VIII_up(t) = LUAS_VIII_up(t - dt) + (pindah_VIII_up - pengurangan_luas_VIII_up) * dt
INIT LUAS_VIII_up = 151 INFLOWS:
pindah_VIII_up = LUAS_VII*prop_pindah_VIII_up OUTFLOWS:
pengurangan_luas_VIII_up = LUAS_VIII_up-Luas_tebang_VIII_up_2 luas_produksi = 681
prop_pindah_II = 0.57 prop_pindah_III = 0.822 prop_pindah_IV = 0.584 prop_pindah_V = 0.644 prop_pindah_VI = 0.479 prop_pindah_VII = 0.688 prop_pindah_VIII_up = 0.8
SUB MODEL PENGATURAN HASIL HUTAN Daur = 80
etat_luas_2 = Total_luas_KU/Daur
Etat__Volume = (Total_Volume__Standing_Stock/Daur)
Luas_tebang_VIII_up_2 = IF (Pohon_per_Ha_VIII > 0) THEN (Tebang_Pohon_VIII_up_2/Pohon_per_Ha_VIII) ELSE 0
5
(6)
Luas_tebang_VII_2 = IF (Pohon__per_Ha_VII > 0) THEN (Tebang_pohon_VII_2/Pohon__per_Ha_VII) ELSE 0
Luas_tebang_VI_2 = IF (Pohon_per_Ha_VI > 0) THEN (Tebang__pohon_VI_2/Pohon_per_Ha_VI) ELSE 0
Luas_tebang_V_2 = IF (Pohon_per_Ha_V> 0) THEN (Tebang__pohon_V_2/Pohon_per_Ha_V) ELSE 0
Pohon_per_Ha_V = IF (LUAS_V AND POHON_V > 0 ) THEN (POHON_V/LUAS_V) ELSE 0
Pohon_per_Ha_VI = IF (LUAS_VI AND POHON_VI > 0 ) THEN (POHON_VI/LUAS_VI) ELSE 0
Pohon_per_Ha_VIII = IF (LUAS_VIII_up AND POHON_VIII_up > 0 ) THEN ( POHON_VIII_up/LUAS_VIII_up) ELSE 0
Pohon__per_Ha_VII = IF ( LUAS_VII AND POHON_VII > 0) THEN (POHON_VII/LUAS_VII) ELSE 0
Sisa_Vol_Tebang_VI = Sisa_Vol_tebang_VII-Volume_VI Sisa_Vol_tebang_VII = Sisa_Vol_tebang_VIII-Volume_VII Sisa_Vol_tebang_VIII = Volume_tebang-Volume_VIII
Tebang_Pohon_VIII_up_2 = (Volume_tebang/V_per_pohon_VIII_up)
Tebang_pohon_VII_2 = IF (Sisa_Vol_tebang_VIII > 0) THEN (Sisa_Vol_tebang_VIII/V_per_pohon_VII) ELSE 0
Tebang__pohon_VI_2 = IF (Sisa_Vol_tebang_VII > 0) THEN (Sisa_Vol_tebang_VII/V_per_pohon_VI) ELSE 0
Tebang__pohon_V_2 =
if(Sisa_Vol_Tebang_VI>0)THEN(Sisa_Vol_Tebang_VI/V_per_pohon_V)ELSE 0
Total_luas_KU =
LUAS_I+LUAS_II+LUAS_IV+LUAS_III+LUAS_V+LUAS_VI+LUAS_VII+LUAS_ VIII_up
Total_luas_tebangan =
Luas_tebang_VI_2+Luas_tebang_VII_2+Luas_tebang_VIII_up_2+Luas_tebang _V_2
Total_Volume__Standing_Stock =
Volume_I+Volume_II+Volume_III+Volume_IV+Volume_V+Volume_VI+Volume _VII+Volume_VIII
Volume_I = POHON_I*V_per_pohon_I Volume_II = POHON_II*V_per_pohon_II Volume_III = POHON_III*V_per_pohon_III Volume_IV = POHON_IV*V_per_pohon_IV Volume_tebang = Etat__Volume
Volume_V = POHON_V*V_per_pohon_V Volume_VI = POHON_VI*V_per_pohon_VI Volume_VII = POHON_VII*V_per_pohon_VII
Volume_VIII = POHON_VIII_up*V_per_pohon_VIII_up V_per_pohon_I = 0.14
V_per_pohon_II = 0.21 V_per_pohon_III = 0.25 V_per_pohon_IV = 0.40 V_per_pohon_V = 0.58 V_per_pohon_VI = 0.81 V_per_pohon_VII = 1.04 V_per_pohon_VIII_up = 1.54 Not in a sector