ANALISIS DEFORESTASI HUTAN DI PROVINSI JAMBI MENGGUNAKAN METODE PENGINDERAAN JAUH (STUDI KASUS KABUPATEN MUARO JAMBI) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

IV.1. Gap Filling Citra

Gap Filling citra merupakan metode yang dilakukan untuk mengisi garis-garis yang kosong pada citra Landsat TM hasil download yang mengalami SLC-off, sehingga tidak ada kekosongan data. Citra yang di Gap Filling adalah citra Landsat TM tahun 2005,2007,2008,2009 dan 2013. Proses ini dilakukan dengan menggunakan softwareFrame and Fill for windows 32.

Gambar 4.1 Perbandingan Citra Landsat TM 2013 Sebelum dan Sesudah Gap Filling

Proses ini dilakukan sebelum semua band digabungkan sehingga pengisian kekosongan akibat stripping ini terjadi pada setiap band. Untuk citra utama dan citra pengisi sebaiknya tidak dalam tahun yang jauh berbeda dan baiknya terdapat dalam satu tahun sehingga terjadi korelasi antara citra utama dan citra pengisinya dan hasil Gap Filling terlihat lebih baik.

IV.2. Koreksi Geometrik

Koreksi geometrik dilakukan untuk membuat citra yang digunakan sesuai dengan koordinat yang digunakan untuk proses-proses selanjutnya. Dengan menggunakan software er-mapper dan dengan data citra Landsat TM tahun 2013 yang telah terkoreksi dari BAPPEDA dengan sistem proyeksi UTM zona 48S

Kabupaten Muaro Jambi dilakukan proses koreksi geometrik. Ketelitian dari koreksi geonetrik dapat dilihat pada nilai RMS error pada setiap titik kontrolnya. Semakin kecil nilai RMS errornya maka semakin baik karena menunjukan bahwa koreksi geometrik yang dilakukan sudah mendekati benar.

Berikut merupakan nilai RMS error dari lima citra yang akan diproses lebih lanjut.

Gambar 4.2 Nilai RMS error Citra Tahun 2005

Gambar 4.4 Nilai RMS error Citra Tahun 2008

Gambar 4.6 Nilai RMS error Citra Tahun 2013 IV.3. Koreksi Radiometrik

Koreksi radiometrik bertujuan untuk memperbaiki nilai piksel dan mempertajam kontras warna pada citra sehingga secara visualisasi citra yang telah dikoreksi radiometrik akan mempermudah dalam membedakan setiap objek kenampakan pada citra. Metode yang digunakan adalah pergeseran histogram merupakan metode paling sederhana dalam memperbaiki spektral pada citra.

Perbedaan citra yang sudah dikoreksi radiometrik dan belum dikoreksi radiometrik dapat dilihat seperti berikut:

Gambar 4.7 Citra Landsat TM Tahun 2013 Sebelum dan Sesudah Dilakukan Pergeseran Histogram

Untuk membuktikan atau cek seberapa besar pergeseran keadaan di lapangan dengan keadaan pada hasil citra rektifikasi dilakukan validasi lapangan. Pada penelitian ini, dilakukan uji ketelitian dengan mengukur panjang Jembatan sebanyak dua panjangan.

Gambar 4.8 Pengukuran Pada Citra dan Pengukuran Pada Lapangan Dari hasil pengukuran pada citra dan pengukuran di lapangan, diperoleh hasil dalam tabel sebagai berikut :

Tabel 4.1 Perbandingan Citra dan Hasil Lapangan

Jembatan Aurduri I

No Tahun Citra (m) Lapangan (m) Selisih (m)

1 2005 579,56 583,4 3,84

2 2007 577,69 583,4 5,71

3 2008 582,32 583,4 1,08

4 2009 585,22 583,4 1,82

5 2013 584,36 583,4 0,94

Jembatan Aurduri II

No Tahun Citra (m) Lapangan (m) Selisih (m)

1 2005 615,62 612,5 3,12

2 2007 609,41 612,5 3,4

3 2008 611,5 612,5 1

4 2009 614,98 612,5 2,48

5 2013 608,68 612,5 3,82

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa selisih antara pengukuran pada citra dan lapangan memiliki selisih yang cukup besar, namun apabila dilihat dari resolusi citra yaitu 30mx30m, sehingga selisih paling besar adalah pada tahun 2005 yang hampir 1 piksel. Hal tersebut menunjukkan bahwa citra hasil rektifikasi masuk dalam persyaratan ketelitian yang dianjurkan.

IV.4. Aplikasi NDVI Citra Landsat

Gambar 4.9 Perbandingan Citra Sesudah dan Sebelum NDVI tahun 2005

Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa gambar pertama merupakan citra Landsat TM tahun 2005 sedangkan gambar kedua merupakan hasil NDVI namun masih dalam 255 colour dan gambar ketiga merupakan hasil NDVI dalam pseudocolour.

Seperti yang terlihat pada gambar ketiga, dapat diartikan bahwa semakin putih warna yang dihasilkan, maka semakin rapat vegetasi yang ada, begitu pula sebaliknya semakin hitam warna yang dihasilkan maka vegetasinya semakin berkurang. Nilai NDVI ratarata yang dihasilkan dari hasil proses ini adalah

-0,992 sampai 0,990. Ini berarti nilai vegetasi ditunjukan dengan rentang 0 – 0,990 sedangkan nilai 0 menunjukan tidak ada vegetasi.

IV.5. Klasifikasi Hasil NDVI

Seperti yang dijelaskan pada subbab di atas bahwa nilai indeks vegetasi pada citra tahun 2005, 2007, 2008, 2009, dan 2013 adalah -0,992 sampai 0,990. Untuk rentang vegetasi yang digunakan adalah dari 0 sampai dengan 1, sehingga untuk nilai klasifikasinya adalah nilai NDVI maksimum yaitu 1 dibagi dengan jumlah kelas yang diinginkan (Nanik Suryo, 2005).

Dalam penelitian ini digunakan lima kelas yaitu kelas vegetasi sangat jarang, vegetasi jarang, vegetasi sedang, vegetasi rapat, dan vegetasi sangat rapat. Nilai rentang yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

a. Vegetasi sangat jarang dengan rentang 0 – 0,2 b. Vegetasi jarang dengan rentang 0,2 – 0,4 c. Vegetasi sedang dengan rentang 0,4 – 0,6 d. Vegetasi lebat dengan rentang 0,6 – 0,8 e. Vegetasi sangat lebat dengan rentang 0,8 – 1

Dari proses reclassify pada softwareArcGis dengan didasarkan pada rentang yang tertera di atas, diperoleh lah hasil sebagai berikut.

1. Hasil reklasifikasi NDVI tahun 2005

Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa sebagaian besar vegetasi yang ada di kabupaten muaro jambi adalah bervegetasi Jarang dengan indeks vegetasi 0,2 – 0,4. Berikut merupakan Tabel klasifikasi NDVI.

Tabel 4.2 Hasil Klasifikasi Nilai NDVI Citra Landsat TM Tahun 2005

No Kerapatan Keterangan

Jumlah

Piksel Luas (Ha) Persentase

1 0% Tidak Ada Vegetasi 702.634 63.237,06 12,1 2 < 20 % Vegetasi Sangat Jarang 880.587 79.252,83 15,2 3 21 - 40% Vegetasi Jarang 2.723.120 245.080,80 46,9 4 41 - 60 % Vegetasi Sedang 1.495.993 134.639,37 25,8

5 61 -80 % Vegetasi Lebat 107 9,63 0,0

6 > 80 % Vegetasi Sangat Lebat 4.643 417,87 0,1 Sumber: Citra Landsat TM Tahun 2005 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Dari hasil proses reclassify pada NDVI akan diperoleh data dari atribut berupa banyaknya piksel pada setiap kelas, oleh karena itu untuk luasannya didapat dari luas satu piksel pada citra Landsat TM sama dengan 30 x 30 meter, sehingga luasan setiap kelas dapat dicari dengan persamaan sebagai berikut.

Luas (Ha) = Jumlah Piksel x 900 ……….(Boy Yudhistira, 2011) 10000

Tabel di atas menunjukan bahwa vegetasi dominan yang ada di Kabupaten Muaro Jambi tahun 2005 adalah vegetasi jarang yaitu sebesar 46,9% dari keseluruhan wilayah. Berikut adalah grafik dari persebaran vegetasi di Kabupaten Muaro Jambi.

Diagram 4.1 Persebaran Vegetasi Tahun 2005

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 Tidak Ada Vegetasi Vegetasi Sangat Jarang Vegetasi Jarang Vegetasi Sedang Vegetasi Lebat Vegetasi Sangat Lebat L ua s (H a )

2. Hasil reklasifikasi NDVI tahun 2007

Gambar 4.11 Hasil Klasifikasi Indeks Vegetasi tahun 2007

Dari gambar di atas, dapat dilihat bahwa warna dominan yang muncul adalah warna orange yang menunjukan kelas vegetasi jarang dengan rentang 0,2 – 0,4 pada nilai NDVInya. Informasi mengenai luasan tutupan lahan yang didasarkan pada nilai NDVI yang tercantum dalam tabel berikut ini.

Tabel 4.3 Hasil Klasifikasi Nilai NDVI Citra Landsat TM Tahun 2007

No Kerapatan Keterangan

Jumlah

Piksel Luas (Ha) Persentase

1 0% Tidak Ada Vegetasi 361.386 32.524,74 6,2 2 < 20 % Vegetasi Sangat Jarang 1.353.409 121.806,81 23,4 3 21 - 40% Vegetasi Jarang 4.025.456 362.291,04 69,6 4 41 - 60 % Vegetasi Sedang 15.294 1.376,46 0,3 5 61 -80 % Vegetasi Lebat 318 28,62 0,0 6 > 80 % Vegetasi Sangat Lebat 5.414 487,26 0,1 Sumber: Citra Landsat TM Tahun 2007 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Pada prinsipnya informasi yang dipaparkan pada tabel di atas sama dengan yang telah dijelaskan pada tahun sebelumnya. Dari hasil luasannya dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2007 kabupaten Muaro Jambi hampir 70% bervegetasi jarang sama sperti pada tahun 2005. Berikut adalah diagram luasan dari kelas vegetasi tahun 2007.

Diagram 4.2 Persebaran Vegetasi Tahun 2007 3. Hasil reklasifikasi NDVI tahun 2008

Gambar 4.12 Hasil Klasifikasi Indeks Vegetasi tahun 2008

Berdasarkan hasil reclassify pada hasil NDVI, terlihat hampir sama dengan tahun sebelumnya, sebagian besar wilayah kabupaten Muaro Jambi bervegetasi jarang. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel sebagai berikut.

Tabel 4.4 Hasil Klasifikasi Nilai NDVI Citra Landsat TM Tahun 2008

No Kerapatan Keterangan

Jumlah

Piksel Luas (Ha) Persentase

1 0% Tidak Ada Vegetasi 525.029 47.252,61 9,0 2 < 20 % Vegetasi Sangat Jarang 1.052.246 94.702,14 18,0 3 21 - 40% Vegetasi Jarang 3.849.177 346.425,93 65,9 4 41 - 60 % Vegetasi Sedang 385.280 34.675,20 6,6

5 61 -80 % Vegetasi Lebat 617 55,53 0,0

6 > 80 % Vegetasi Sangat Lebat 5.502 495,18 0,1 Sumber: Citra Landsat TM Tahun 2008 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 Tidak Ada Vegetasi Vegetasi Sangat Jarang Vegetasi Jarang Vegetasi Sedang Vegetasi Lebat Vegetasi Sangat Lebat L ua s (H a )

Dari tabel di atas dapat diamati bahwa 65% tutupan lahan didominasi oleh vegetasi jarang, namun apabila dibandingkan dengan tahun 2007, nilai ini sudah berkurang sekitar 4%, dan meningkat pada kelas tidak ada vegetasi. Pada vegetasi sedang, mengalami peningkatan sebesar lebih dari 5 % dari tahun sebelumnya. Hal ini dapat diartikan adanya perubahan penggunaan lahan yang terjadi di kabupaten Muaro Jambi. Berikut adalah diagram dari vegetasi yang ada di kabupaten Muaro Jambi.

Diagram 4.3 Persebaran Vegetasi Tahun 2008 4. Hasil reklasifikasi NDVI tahun 2009

Gambar 4.13 Hasil Klasifikasi Indeks Vegetasi tahun 2009

Dari hasil reclassify nilai NDVI tahun 2009 di atas dapat dilihat bahwa vegetasi sedang mulai meningkat dan vegetasi jarang menurun. Berikut adalah tabel hasil klasifikasi NDVI.

0 100000 200000 300000 400000

Tidak Ada Vegetasi

Vegetasi Sangat Jarang

Vegetasi Jarang

Vegetasi Sedang

Vegetasi Lebat

Vegetasi Sangat

Lebat

L

ua

s

(H

a

)

Tabel 4.5 Hasil Klasifikasi Nilai NDVI Citra Landsat TM Tahun 2009

No Kerapatan Keterangan

Jumlah

Piksel Luas (Ha) Persentase

1 0% Tidak Ada Vegetasi 656.535 59.088,15 11,1 2 < 20 % Vegetasi Sangat Jarang 864.904 77.841,36 14,6 3 21 - 40% Vegetasi Jarang 2.318.107 208.629,63 39,2 4 41 - 60 % Vegetasi Sedang 2.046.315 184.168,35 34,6

5 61 -80 % Vegetasi Lebat 279 25,11 0,0

6 > 80 % Vegetasi Sangat Lebat 982 88,38 0,0 Sumber: Citra Landsat TM Tahun 2009 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Dari paparan tabel di atas dapat dilihat bahwa vegetasi jarang masih mendominasi hanya saja persentasenya sudah mulai menurun jauh disusul oleh vegetasi sedang yang meningkat jauh dari tahun sebelumnya. Sedangkan untuk vegetasi lainnya persentasenya tidak jauh berbeda dari tahun-tahun sebelumnya. Berikut adalah diagram kelas vegetasi NDVI.

Diagram 4.4 Persebaran Vegetasi Tahun 2009

0 50000 100000 150000 200000 250000

Tidak Ada Vegetasi

Vegetasi Sangat Jarang

Vegetasi Jarang

Vegetasi Sedang

Vegetasi Lebat

Vegetasi Sangat

Lebat

L

ua

s

(H

a

)

5. Hasil reklasifikasi NDVI tahun 2013

Gambar 4.14 Hasil Klasifikasi Indeks Vegetasi tahun 2013

Pada gambar di atas merupakan hasil reclassify nilai NDVI tahun 2013, dimana dapat dilihat bahwa warna orange kembali mendominasi vegetasi yang ada di Kabupaten Muaro Jambi. Berikut adalah tabel hasil klasifikasi NDVI berdasarkan rentang nilainya.

Tabel 4.6 Hasil Klasifikasi Nilai NDVI Citra Landsat TMTahun 2013

No Kerapatan Keterangan

Jumlah

Piksel Luas (Ha) Persentase

1 0% Tidak Ada Vegetasi 591.005 53.190,45 10,0 2 < 20 % Vegetasi Sangat Jarang 785.783 70.720,47 13,3 3 21 - 40% Vegetasi Jarang 4.006.685 360.601,65 67,8 4 41 - 60 % Vegetasi Sedang 499.451 44.950,59 8,5

5 61 -80 % Vegetasi Lebat 536 48,24 0.01

6 > 80 % Vegetasi Sangat Lebat 381 34,29 0.01 Sumber: Citra Landsat TM Tahun 2013 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa vegetasi jarang kembali meningkat menjadi 67,8% atau sekitar 28,4% apabila dibandingkan dengan tahun 2009. Sedangkan vegetasi sedang menurun 26% dibandingkan tahun 2009. Berikut adalah diagram dari kelas vegetasi yang ada di Kabupaten Muaro Jambi tahun 2013.

Diagram 4.5 Persebaran Vegetasi Tahun 2013

Dari hasil reclassify citra-citra di atas dengan menggunakan rentang nilai NDVI yang ada secara umum terjadi perbedaan pada tiap-tiap tahunnya dalam hal luasan per kelasnya. Perubahan tiap tahun per kelas vegetasi dapat dilihat dalam grafik berikut.

Diagram 4.6 Perubahan Kelas Vegetasi

Dari grafik perubahan kelas vegetasi di atas dapat diartikan bahwa dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2013 kelas vegetasi yang paling banyak adalah vegetasi jarang, namun pada tahun 2009 mengalami penurunan yang cukup besar kemudian naik kembali pada tahun 2013.

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 Tidak Ada Vegetasi Vegetasi Sangat Jarang Vegetasi Jarang Vegetasi Sedang Vegetasi Lebat Vegetasi Sangat Lebat L ua s (H a )

Persebaran Vegetasi Tahun 2013

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000

2005 2007 2008 2009 2013

L ua s (H a )

Perubahan Kelas Vegetasi

Tidak Ada Vegetasi Vegetasi Sangat Jarang Vegetasi Jarang Vegetasi Sedang Vegetasi Lebat Vegetasi Sangat Lebat

Vegetasi sangat jarang terlihat dalam kondisi yang stabil hampir sama dengan vegetasi lebat. Vegetasi sangat jarang sedikit meningkat pada tahun 2007 dan mengalami penurunan kembali ditahun-tahun sesudahnya. Sebaliknya dengan kelas vegetasi sangat jarang, kelas vegetasi lebat pada tahun 2007 mengalami penurunan dan peningkatan ditahun-tahun sesudahnya.

Kelas vegetasi sangat lebat terlihat pada grafik di atas dalam bentuk konstan, namun bukan berarti luasan per tahunnya sama, dikarenakan luasannya sangat kecil dan perubahannya pun sangat kecil jika dibandingkan dengan luasan kelas vegetasi lainnya.Untuk yang tidak bervegetasi di dalamnya mencakup sungai, awan, lahan tandus dan stripping yang masih ada pada citra.

IV.6. Dijitasi Citra Landsat TM

Selain menggunakan metode NDVI untuk menganalisis vegetasi, dijitasi merupakan metode lain yang mengutamakan aspek visualisasi dan kemampuan interpretasi citra dari pengguna yang hasilnya akan digunakan untuk mengetahui penurunan hutan tiap tahunnya.

Dijitasi dilakukan dengan mengacu pada Peta Penggunaan Lahan BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2011 yang mengklasifikasikan penggunaan lahan menjadi delapan jenis. Berikut merupakan hasil dari dijitasi citra Landsat TM menggunakan software ArcGis 9.3.

1. Hasil Dijitasi Citra Tahun 2005

Gambar 4.15 Hasil Dijitasi Citra Landsat TM Tahun 2005

Gambar di atas adalah peta penggunaan lahan yang merupakan hasil dijitasi pada citra Landsat TM tahun 2005. Peta penggunaan tersebut juga disesuaikan

dengan peta penggunaan lahan dari BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi tahun 2011 serta peta administrasi Kabupaten Muaro Jambi tahun 2011. Berdasarkan peta penggunaan lahan di atas diperoleh informasi sebagai berikut :

Tabel 4.7 Luas Penggunaan Lahan Tahun 2005

No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase

1 Hutan Lahan Gambut 65.033,482 12,35 2 Hutan Lahan Gambut Terdegradasi 47.598,473 9,04

3 Hutan Sekunder 32.184,424 6,11

4 Pemukiman 32.443,866 6,16

5

Perkebunan Rakyat/Lahan yang

Dikelola 280.268,439 53,20

6 Sawah 7.349,229 1,40

7 Semak Belukar 46.922,953 8,91

8 Tanah Terbuka 14.984,835 2,84

Total 52.6785,699 100

Sumber : Citra Satelit Landsat TM 2005 dan pengolahan citra tahun 2013

Dari tabel tersebut, terdapat delapan kategori Penggunaan lahan yang digunakan, ini disesuaikan dengan peta penggunaan lahan dari BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi. Berikut diagram yang menggambarkan penggunaan lahan tahun 2005.

Diagram 4.7 Penggunaan Lahan Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2005

Dari diagram di atas dapat dilihat bahwa penggunaan lahan didominasi oleh perkebunan rakyat atau sekitar 53,14% dari luas secara keseluruhan dan disusul

00000 50000 100000 150000 200000 250000 300000

L

ua

s

(H

a

)

oleh hutan lahan gambut sebesar 12,35%. Sedangkan pemukiman rakyat hanya sebesar 6,16%. Hal ini tidak menutup kemungkinan bahwa mayoritas mata pencaharian masyarakat di kabupaten ini adalah sebagai petani perkebunan seperti sawit dan karet, hal ini juga dikuatkan dengan luas sawah yang hanya 1,40%. 2. Hasil Dijitasi Citra Tahun 2007

Gambar 4.16 Hasil Dijitasi Citra Landsat TM Tahun 2007

Gambar di atas merupakan hasil dijitasi citra Landsat TM tahun 2007 dengan data pendukung yang sama seperti pada tahun 2005 yaitu data peta penggunaan lahan tahun 2011 maka terbentuklah peta penggunaan lahan tahun 2007. Dibawah ini merupakan paparan hasil dijitasi tahun 2007 sebagai berikut.

Tabel 4.8 Luas Penggunaan Lahan Tahun 2007

No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase

1 Hutan Lahan Gambut 64.059,437 12,16

2 Hutan Lahan Gambut Terdegradasi 48.720,403 9,25

3 Hutan Sekunder 29.839,171 5,59

4 Pemukiman 35.570,924 6,75

5

Perkebunan Rakyat/Lahan yang

Dikelola 270.950,107 51,43

6 Sawah/Vegetasi Rawa 6.710,976 1,27

7 Semak Belukar 49.574,893 9,41

8 Tanah Terbuka 21.357,721 4,13

Total 526.783,633 100

Dari tabel tersebut, terdapat delapan kategori Penggunaan lahan yang digunakan, ini disesuaikan dengan peta penggunaan lahan dari BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi. Berikut diagram yang menggambarkan penggunaan lahan tahun 2007.

Diagram 4.8 Penggunaan Lahan Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2007

Dari diagram di atas, perkebunan rakyat masih yang memiliki wilayah yang paling luas, secara keseluruhan apabila dibandingkan dengan tahun 2005 tidak terlalu banyak yang berubah. Hutan lahan gambut terdegradasi, pemukiman, semak belukar dan tanah terbuka mengalami peningkatan walau tidak terlalu besar, dan sebaliknya tutupan lahan lainnya mengalami penurunan walau dalam jumlah yang kecil.

3. Hasil Dijitasi Citra Tahun 2008

Gambar 4.17 Hasil Dijitasi Citra Landsat TM Tahun 2008

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000

L

ua

s

(H

a

)

Seperti pada hasil dijitasi lainnya, berlaku juga pada tahun 2008. Peta penggunaan lahan di atas merupakan hasil dijitasi citra Landsat TM tahun 2008, dengan data pendukung yang sama dengan tahun sebelumnya.

Tabel 4.9 Luas Penggunaan Lahan Tahun 2008

No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase 1 Hutan Lahan Gambut 58.597,008 11,12 2 Hutan Lahan Gambut Terdegradasi 49.664,589 9,43

3 Hutan Sekunder 29.835,143 5,66

4 Pemukiman 37.715,592 7,16

5

Perkebunan Rakyat/Lahan yang

Dikelola 280.756,204 53,30

6 Sawah/Vegetasi Rawa 6.921,958 1,31

7 Semak Belukar 46.899,624 8,90

8 Tanah Terbuka 16.394,198 3,11

Total 526.784,316 100

Sumber : Citra Satelit Landsat TM 2008 dan pengolahan citra tahun 2013

Dari tabel tersebut, terdapat delapan kategori Penggunaan lahan yang digunakan, ini disesuaikan dengan peta penggunaan lahan dari BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi. Berikut diagram yang menggambarkan penggunaan lahan tahun 2008.

Diagram 4.9 Penggunaan Lahan Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2008

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000

L

ua

s

(H

a

)

Sama seperti tahun-tahun sebelumnya, perkebunan rakyat masih yang tertinggi dibandingkan tutupan lahan lainnya yaitu sebesar 53,30%, disusul oleh hutan lahan gambut sebesar 11,12% dan hutan lahan gambut terdegradasi sebsar 9,43%. Secara keseluruhan kawasan hutan kabupaten muaro jambi meliputi hutan sekunder, hutan lahan gambut, dan hutan hutan lahan gambut terdegradasi mengalami penurunan.

4. Hasil Dijitasi Citra Tahun 2009

Gambar 4.18 Hasil Dijitasi Citra Landsat TM Tahun 2009

Seperti pada hasil dijitasi lainnya, berlaku juga pada tahun 2009. Peta penggunaan lahan di atas merupakan hasil dijitasi citra Landsat TM tahun 2009, dengan data pendukung yang sama dengan tahun sebelumnya.

Tabel 4.10 Luas Penggunaan Lahan Tahun 2009

No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase 1 Hutan Lahan Gambut 57.482,342 10,91 2 Hutan Lahan Gambut Terdegradasi 50.052,544 9,50

3 Hutan Sekunder 29.431,906 5,59

4 Pemukiman 38.804,061 7,37

5

Perkebunan Rakyat/Lahan yang

dikelola 279.596,118 53,08

6 Sawah/ Vegetasi Rawa 6.293,027 1,19

7 Semak Belukar 46.798,245 8,88

8 Tanah Terbuka 18.324,372 3,48

Total 526.782,615 100

Dari tabel tersebut, terdapat delapan kategori Penggunaan lahan yang digunakan, ini disesuaikan dengan peta penggunaan lahan dari BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi. Berikut diagram yang menggambarkan penggunaan lahan tahun 2009.

Diagram 4.10 Penggunaan Lahan Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2009 Perkebunan rakyat pada tahun 2009 kembali memiliki luas yang paling besar, hanya saja sedikit mengalami penurunan sebesar 0,22% dari tahun 2008. Hal ini dapat diartikan bahwa wilayah non hutan mengalami perubahan fungsi penggunaan lahan yang juga menyebabkan penurunan wilayah hutan jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya.

5. Hasil Dijitasi Citra Tahun 2013

Gambar 4.19 Hasil Dijitasi Citra Landsat TM Tahun 2013

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000

L

ua

s

(H

a

)

Seperti pada hasil dijitasi lainnya, berlaku juga pada tahun 2013. Peta penggunaan lahan di atas merupakan hasil dijitasi citra Landsat TM tahun 2013, dengan data pendukung yang sama dengan tahun sebelumnya, berikut adalah paparan luasan tata guna ahan dalam tabel di bawah ini.

Tabel 4.11 Luas Penggunaan Lahan Tahun 2013

No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase

1 Hutan Lahan Gambut 55.135,420 10,47

2 Hutan Lahan Gambut Terdegradasi 50.781,772 9,64

3 Hutan Sekunder 29.062,877 5,52

4 Pemukiman 48.274,976 9,16

5

Perkebunan Rakyat/Lahan yang

Dikelola 281.460,477 53,43

6 Sawah/Vegetasi Rawa 53.22412 1,01

7 Semak Belukar 29.122,323 5,53

8 Tanah Terbuka 27.621,196 5,24

Total 526.781,453 100

Sumber : Citra Satelit Landsat TM 2013 dan pengolahan citra tahun 2013

Dari tabel tersebut, terdapat delapan kategori Penggunaan lahan yang digunakan, ini disesuaikan dengan peta penggunaan lahan dari BAPPEDA Kabupaten Muaro Jambi. Berikut diagram yang menggambarkan penggunaan lahan tahun 2013.

Diagram 4.11 Penggunaan Lahan Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2013

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000

Lu

as

(H

a)

Diagram di atas menunjukan kondisi penggunaan lahan yang terbaru karena menggunakan citra Landsat TM tahun 2013 pada bulan februari. Sama halnya dengan tahun sebelumnya urutan berdasarkan luasannya masih sama dengan perkebunan paling besar.

. Seperti terlihat dalam grafik perubahan penggunaan lahan dari tahun 2005, 2007, 2008, 2009 dan 2013 sebagai berikut.

Diagram 4.12 Grafik Perubahan Penggunaan Lahan Kabupaten Muaro Jambi Dari grafik di atas terlihat bahwa selama kurun waktu tersebut perkebunan rakyat masih menempati wilayah paling luas, terjadi penurunan luas pada tahun 2007 dan tahun 2011 meskipun demikian pada tahun 2013 kembali naik. Karena wilayahnya yang begitu luas, sehingga perubahan yang terlihat dalam grafik tidak terlalu drastis. Begitu pula pada tutupan lahan lainnya, mengalami perubahan yang tidak terlalu besar. Khususnya pada wilayah hutan mengalami penurunan dari tahun ke tahun.

NDVI berfungsi untuk mengetahui kerapatan vegetasi yang ada pada jenis penggunaan lahan khususnya wilayah hutan, agar pemerintah mendapat informasi mengenai area yang harus segera ditangani. Besarnya perubahan pertahunnya dapat dilihat dalam tabel berikut.

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000

2005 2007 2008 2009 2013

L

ua

s

(H

a

)

Perubahan Penggunaan Lahan

Hutan Lahan Gambut

Hutan Lahan Gambut Terdegradasi Hutan Sekunder

Semak Belukar

Pemukiman

Perkebunan Rakyat

Tanah Terbuka

Tabel 4.13 Perubahan Penggunaan Lahan Kab. Muaro Jambi

Penggunaan Lahan

Perubahan Penggunaan Lahan (Ha)

2005 ke 2007 2007 ke 2008 2008 ke 2009 2009 ke 2013

Hutan Lahan

Gambut -974,045 -5.462,430 -1.114,665 -2.346,922

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 1.121,931 944,186 387,955 729,227

Hutan Sekunder -2.345,252 -4,028 -403,238 -369,028 Pemukiman 3.127,058 2.144,668 1.088,469 9.470,915 Perkebunan

Rakyat/Lahan yang

Dikelola -9.318,331 9.806,097 -1.160,087 1.864,359 Sawah/Vegetasi

Rawa -638,253 210,982 -628,931 -970,615

Semak Belukar 2.651,941 -2.675,269 -101,380 -17.675,922 Tanah Terbuka 6.372,886 -4.963,523 1.930,174 9.296,824

Total -2,066 0,683 -1,702 -1,162

Sumber : Pengolahan Citra Tahun 2013 dan Citra Landsat TM

Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa selama delapan tahun atau dari tahun 2005 sampai tahun 2013 wilayah pemukiman naik sebesar 15.831,111 Ha, perkebunan rakyat/lahan yang dikelola naik sebesar 1.192,038 Ha, sawah/vegetasi rawa menurun hingga 2.026,817 Ha, semak belukar menurun hingga 17.800,629 dan tanah terbuka naik sebesar 12.636,361. Perubahan penggunaan lahan tersebut berkaitan erat dengan kondisi hutan yang ada, untuk perubahan wilayah hutan akan dijelaskan di subbab selanjutnya.

IV.7. Perhitungan Deforestasi Hutan

Deforestasi adalah perusakan lapisan atas hutan dengan cara merubah penggunaan lahan secara permanen, berdasarkan ketentuan dari departemen kehutanan Indonesia, perhitungan deforestasi hutan dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut:

Gambar 4.21 Diagram Perhitungan Deforestasi Hutan (http://appgis.dephut.go.id/appgis/download.aspx) Keterangan :

H(t0) = Hutan Tahun ke-0 H(t1) = Hutan Tahun ke-1 NH(t0) = Non Hutan Tahun ke-0 NH(t1) = Non Hutan Tahun ke-1

Berdasarkan diagram di atas untuk perhitungan deforestasi hutan dilakukan pemisahan wilayah hutan dan wilayah non hutan tiap tahunnya untuk mempermudah perhitungan.Perhitungan penurunan lahan hutan secara keseluruhan tahun 2005, 2007, 2008, 2009, 2011 dan 2013

Tabel 4.14 Perhitungan Selisih Wilayah Hutan dan Non Hutan

Tahun

Luas Wilayah

Hutan (Ha) Selisih (Ha)

2005 144.816,379

-2.197,366

2007 142.619,012

-4.522,272

2008 138.096,740

-1.129,948

2009 136.966,792

-1.986,723

2013 134.980,069

Total -9.836,310

Tahun

Luas Wilayah Non Hutan

(Ha) Selisih (Ha)

2005 381.969,321

2.195,300

2007 384.164,621

4.522,955

2008 388.687,576

1.128,246

2009 389.815,822

1.985,562

2013 391.801,384

Total 9.832,063

Berdasarkan tabel di atas, wilayah hutan hampir setiap tahunnya mengalami penurunan luas. Sedangkan wilayah non hutan mengalami peningkatan hampir disetiap tahunnya, ini dapat diartikan bahwa terjadi perubahan penggunaan tanah dari hutan menjadi non hutan. Berikut adalah diagram perubahan wilayah hutan kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2005, 2007, 2008, 2009 dan 2013.

Diagram 4.13 Perubahan Wilayah Hutan

Secara keseluruhan, penurunan wilayah hutan selama delapan tahun adalah sebesar -9.836,310 Ha dari luas pada tahun 2005. Hal ini terjadi disebabkan banyaknya penebangan liar yang dilakukan oleh oknum masyarakat setempat, dan adanya perluasan wilayah perkebunan yang mulai menggerogoti wilayah hutan.

Berdasarkan laporan moratorium Dinas Kehutanan Provinsi Jambi tahun 2009 lalu, Luas wilayah hutan di Kabupaten Muaro Jambi adalah seluas 136.976,70 Ha yang terdiri dari Hutan lahan gambut yang termasuk dalam kawasan hutan lindung gambut yang berfungsi untuk penyeimbang tata air yang dikenal dengan nama air hitam dalam. Hutan lahan gambut terdegradasi adalah hutan lahan gambut yang sudah mulai mengalami penurunan kerapatan hutan namun masih masuk dalam kawasan hutan. Sedangkan untuk hutan sekunder terdiri dari hutan produksi tetap, hutan produksi tetap terbatas, kawasan suaka alam dan areal penggunaan lain (APL).

Berikut adalah persebaran hutan di wilayah kabupaten muaro jambi beserta kelas vegetasinya.

130000 135000 140000 145000 150000

2005 2007 2008 2009 2013

L

ua

s

(H

a

)

Tahun

Tabel 4.15 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2005

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2005 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,781 108,709 589,186 8,881 0,000 0,000 707,557 KEC. JAMBI

LUAR KOTA Hutan Sekunder 8,290 432,375 4.434,380 1.126,578 0,000 0,000 6.001,623 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan

Gambut 0,000 19.837,720 25.255,802 19.889,685 3,211 47,372 65.033,790 Hutan Lahan

Gambut

Terdegradasi 13,249 355,413 284,671 499,973 0,540 42,545 1.196,390 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 56,280 3.865,359 4.809,440 338,228 0,000 0,000 9.069,306 Hutan Sekunder 6,588 1.003,105 9.118,305 375,779 0,000 0,000 10.503,777 KEC. SUNGAI

GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 12,040 11.419,632 24.856,954 240,891 2,880 0,000 36.532,397 KEC. TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 0,000 7.306,826 4.704,249 3.417,951 43,603 0,000 15.472,629 Total 97,227 44.329,139 74.052,988 25.897,966 50,234 89,917 144.517,470

Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2005 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel 4.16 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2007

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2007 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,000 287,853 372,058 15,775 0,000 0,000 675,685 KEC. JAMBI

LUAR KOTA Hutan Sekunder 3,440 97,042 2.669,894 1.759,663 0,000 0,000 4.530,040 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan

Gambut 0,000 25.060,787 30.172,754 8.825,768 0,000 0,000 64.059,309 Hutan Lahan

Gambut

Terdegradasi 12,125 1.209,689 66,162 120,814 0,000 0,000 1.408,791 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 38,007 7.859,611 2.954,618 0,000 0,000 0,000 10.852,236 Hutan Sekunder 0,000 2.983,245 6.789,558 18,172 0,000 0,000 9.790,974 KEC. SUNGAI

GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 39,268 27.761,982 8.008,259 0,000 0,000 0,000 35.809,509 KEC. TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 6,356 6.822,412 8.014,126 0,000 0,000 0,000 14.842,894 Total 99,196 72.082,623 59.047,428 10.740,192 0,000 0,000 141.969,438

Tabel 4.17 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2008

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2008 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,000 102,372 567,693 4,043 0,000 0,000 674,109 KEC.

JAMBI LUAR

KOTA Hutan Sekunder 6,811 1.306,375 0,000 3.216,164 0,000 0,000 4.529,350 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan Gambut 0,000 7.970,238 24.399,644 25.864,477 3,855 358,819 58.597,033 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 6,029 743,842 947,926 273,487 0,000 0,000 1.971,284 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 49,684 2.619,258 0,000 7.442,262 0,000 0,000 10.111,204 Hutan Sekunder 0,000 2.387,113 7.228,920 173,420 0,000 0,000 9.789,453 KEC.

SUNGAI GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 28.478,312 0,000 9.103,502 0,000 0,000 37.581,814 KEC.

TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 0,000 8.609,389 270,218 5.960,870 0,000 0,000 14.840,477 Total 62,524 52.216,900 33.414,401 52.038,226 3,855 358,819 138.094,724

Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2008 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel 4.18 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2009

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2009 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 2,263 125,631 464,051 9,760 0,000 0,000 601,704 KEC.

JAMBI LUAR

KOTA Hutan Sekunder 4,065 1.048,351 2.388,119 987,639 0,000 0,000 4.428,174 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan Gambut 0,913 10.758,931 38.438,430 8.198,401 0,000 86,002 57.482,677 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 4,356 775,997 857,007 921,044 0,000 0,000 2.558,404 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 61,884 0,000 0,000 10.090,126 0,000 0,000 10.152,010 Hutan Sekunder 0,000 5.420,309 144,766 4.155,684 0,000 0,000 9.720,759 KEC.

SUNGAI GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 21,505 7.533,875 26.201,780 3.583,071 0,000 0,000 37.340,231 KEC.

TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 1,954 2.774,327 8.974,984 2.929,192 0,000 0,000 14680,456 Total 96,941 28.437,421 77.469,136 30.874,916 0,000 86,002 136.964,415

Tabel 4.19 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2013

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2013 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,000 321,028 0,000 221,946 0,000 0,000 542,973 KEC.

JAMBI LUAR

KOTA Hutan Sekunder 2,098 107,004 4.023,321 0,000 0,000 0,000 4.132,424 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan Gambut 0,770 10.632,998 16.966,108 28.531,535 1,319 3,428 56.136,158 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 27,264 1.351,688 1.342,237 37,229 0,000 0,000 2.758,418 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 24,591 3.949,947 5.471,577 235,334 0,000 0,000 9.681,448 Hutan Sekunder 0,000 9.282,648 67,324 0,000 0,000 0,000 9.349,972 KEC.

SUNGAI GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 12,497 29.392,482 0,000 8.936,045 0,000 0,000 38.341,024 KEC.

TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 5,535 7.717,138 6.316,139 0,000 0,000 0,000 14.038,812 Total 72,754 62.754,934 34.186,706 37.962,089 1,319 3,428 134.981,229

Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2013 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel di atas merupakan persebaran wilayah hutan berdasarkan kerapatan vegetasinya. Kerapatan vegetasi dominan yang ada pada kawasan hutan berkisar antara vegetasi sangat jarang, vegetasi jarang dan vegetasi sedang. Vegetasi lebat dan vegetasi sangat lebat hanya terdapat pada hutan lahan gambut di kecamtan Kumpeh pada tahun 2005, 2008 dan 2013. Kerapatan vegetasi ini selain dipengaruhi oleh perekaman citra pada muka bumi tapi juga dipengaruhi oleh kualitas citra tersebut.

Dari sebelas kecamatan yang ada di Kabupaten Muaro Jambi, Hanya ada enam kecamatan yang memiliki kawasan hutan. Kecamatan Kumpeh adalah kecamatan dengan kawasan hutan yang paling luas karena memiliki Hutan Lahan Gambut yang termasuk salah satu hutan lindung yang ada di Provinsi Jambi. Namun meskipun tergolong kawasan hutan lindung, hutan lahan gambut tidak lepas dari penjarahan liar dan kebakaran hutan, sehingga masih saja mengalami penurunan tiap tahunnya.

Untuk kawasan hutan sekunder, pada dasarnya dimaksudkan untuk digunakan sebagai hutan produksi maupun sebagai kawasan cadangan yang

sewaktu-waktu dapat berubah fungsi atau disebut juga area penggunaan lain agar menghindari kasus penyerobotan kawasan hutan lainnya.

Secara keseluruhan, selama delapan tahun atau mulai tahun 2005 sampai dengan tahun 2013 kawasan hutan mengalami penurunan. Untuk kawasan hutan lahan gambut berkurang sebesar 9.898,062 Ha yang dibuktikan dengan naiknya kawasan hutan lahan gambut terdegradasi sebesar 3.183,299 Ha, sehingga dapat diartikan bahwa berkurangnya hutan lahan gambut sebagian disebabkan adanya degradasi sedangkan selebihnya disebabkan perubahan fungsi hutan. Sedangkan hutan sekunder sendiri mengalami penurunan sebesar 3.121,547 Ha.

IV.8. Survei Lapangan

Tahap validasi data dilakukan dengan menggunakan survei lapangan dengan menggunakan uji ketelitian terhadap hasil interpretasi dan untuk memperoleh data variabel kualitas lingkungan yang tidak dapat diperoleh melalui interpretasi citra. Validasi data merupakan hal yang sangat penting dilakukan oleh pengguna data penginderaan jauh sebelum melakukan analisis selanjutnya. Hal ini karena ketelitian data hasil interpretasi sangat berpengaruh terhadap besarnya kepercayaan yang dapat diberikan oleh data tersebut (Sutanto, 1986). Kegiatan validasi data hasil interpretasi dan perolehan data variabel non interpretasi dilakukan terhadap sampel yang telah ditentukan terlebih dahulu.

IV.9. Penentuan Jumlah Sampel

Metode pemilihan sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode stratified random sampling yaitu pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu dengan sebelumnya membagi populasi ke dalam beberapa tingkatan dan dari setiap tingkatan dapat diambil sampel secara acak dengan jumlah yang telah ditentukan (Meita, 2011).

Penentuan jumlah sampel dan lokasi sampel dapat ditentukan setelah satuan pemetaan dibuat. Satuan pemetaan yang berupa wilayah hutan terdiri dari 40 poligon. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan rumus pada persamaan 1.1.

Untuk mempermudah perhitungan, persamaan 1.1 dijabarkan terlebih dahulu. Misalkan dengan mencari nilai D terlebih dahulu dan seterusnya, sehingga perhitungan untuk memperoleh data sampel menjadi seperti berikut ini :

D = B

2

4 D = 0,1

2

4 = 0,0025

Pada penelitian ini derajat ketepatan yang diharapkan adalah 90%, sehingga nilai bound on error (B) adalah 10% (0,1).

Langkah selanjutnya yaitu mencari nilai N2D dan [Ni.Pi (1-Pi)]. Pada penelitian ini total polulasi hutan yang diperoleh pada satuan pemetaan sebanyak 583 poligon, sehingga :

N2D = (40)2 x 0,0025 = 3,61

Untuk mempermudah perhitungan nilai [Ni.Pi (1-Pi)], maka dapat dibuat matriks seperti pada tabel berikut :

Tabel 4.20. Perhitungan Matriks

Nama Ni Pi (1-Pi) Ni.Pi Ni.Pi.(1-Pi)

Hutan Lahan Gambut

3 0,75 0,25 2,25 0,563

Hutan Lahan Gambut Terdegradasi

9 0,75 0,25 6,75 1,688

Hutan Sekunder 26 0,75 0,25 19,5 4,875

 7,126 Keterangan :

Pi = Total unit sampling pada suatu kategori tertentu dalam strata i

Jumlah sampel pada setiap kelas (sub populasi) yang memiliki nilai variabel yang sesuai kelas (baik/sedang/buruk) terbanyak diperkirakan mencapai 75% (0,75).

Ni = Total sub populasi dari strata i � = N [Ni Pi 1−Pi ]

� = 38 x 7,126 3,61 + 7,126

� =270,788

10,736 n = 25,222

Dari perhitungan di atas diperoleh sampel yang harus di uji ketelitiannya (validasi data) sebanyak 26 poligon. Dengan besarnya sampel per jenis adalah sebagai berikut :

n_i = Ni N x n

nHutan Lahan Gambut =

3

38 x 26 = 2 nk.sedang =

9

38 x 26 = 6 nk.buruk =

26

38 x 26 = 18

Berdasarkan perhitungan jumlah sampel dengan menggunakan persamaan yang telah ditentukan, maka jumlah tiap sampel jenis hutan disajikan pada tabel berikut ini :

Tabel 4.21. Jumlah Sampel Jenis Hutan

No Klasifikasi Jumlah Poligon Jumlah Sampel

1 Hutan Lahan Gambut 3 3

2 Hutan Lahan Gambut Terdegradasi

9 6

3 Hutan Sekunder 26 18

Total 38 26

(Sumber : Hasil Analisis, 2013)

Setelah jumlah sampel tiap kelas diketahui, maka pemilihan lokasi sampel dilakukan secara random dengan mempertimbangkan luas dan persebarannya disetiap Kecamatan, sehingga tiap jenis hutan memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai lokasi sampel.

Tabel 4.15 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2005

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2005 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,781 108,709 589,186 8,881 0,000 0,000 707,557 KEC. JAMBI

LUAR KOTA Hutan Sekunder 8,290 432,375 4.434,380 1.126,578 0,000 0,000 6.001,623 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan

Gambut 0,000 19.837,720 25.255,802 19.889,685 3,211 47,372 65.033,790 Hutan Lahan

Gambut

Terdegradasi 13,249 355,413 284,671 499,973 0,540 42,545 1.196,390 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 56,280 3.865,359 4.809,440 338,228 0,000 0,000 9.069,306 Hutan Sekunder 6,588 1.003,105 9.118,305 375,779 0,000 0,000 10.503,777 KEC. SUNGAI

GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 12,040 11.419,632 24.856,954 240,891 2,880 0,000 36.532,397 KEC. TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 0,000 7.306,826 4.704,249 3.417,951 43,603 0,000 15.472,629 Total 97,227 44.329,139 74.052,988 25.897,966 50,234 89,917 144.517,470 Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2005 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel 4.16 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2007

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2007 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,000 287,853 372,058 15,775 0,000 0,000 675,685 KEC. JAMBI

LUAR KOTA Hutan Sekunder 3,440 97,042 2.669,894 1.759,663 0,000 0,000 4.530,040 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan

Gambut 0,000 25.060,787 30.172,754 8.825,768 0,000 0,000 64.059,309 Hutan Lahan

Gambut

Terdegradasi 12,125 1.209,689 66,162 120,814 0,000 0,000 1.408,791 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 38,007 7.859,611 2.954,618 0,000 0,000 0,000 10.852,236 Hutan Sekunder 0,000 2.983,245 6.789,558 18,172 0,000 0,000 9.790,974 KEC. SUNGAI

GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 39,268 27.761,982 8.008,259 0,000 0,000 0,000 35.809,509 KEC. TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 6,356 6.822,412 8.014,126 0,000 0,000 0,000 14.842,894 Total 99,196 72.082,623 59.047,428 10.740,192 0,000 0,000 141.969,438 Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2007 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel 4.17 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2008

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2008 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,000 102,372 567,693 4,043 0,000 0,000 674,109 KEC.

JAMBI LUAR

KOTA Hutan Sekunder 6,811 1.306,375 0,000 3.216,164 0,000 0,000 4.529,350 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan Gambut 0,000 7.970,238 24.399,644 25.864,477 3,855 358,819 58.597,033 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 6,029 743,842 947,926 273,487 0,000 0,000 1.971,284 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 49,684 2.619,258 0,000 7.442,262 0,000 0,000 10.111,204 Hutan Sekunder 0,000 2.387,113 7.228,920 173,420 0,000 0,000 9.789,453 KEC.

SUNGAI GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 28.478,312 0,000 9.103,502 0,000 0,000 37.581,814 KEC.

TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 0,000 8.609,389 270,218 5.960,870 0,000 0,000 14.840,477 Total 62,524 52.216,900 33.414,401 52.038,226 3,855 358,819 138.094,724 Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2008 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel 4.18 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2009

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2009 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 2,263 125,631 464,051 9,760 0,000 0,000 601,704 KEC.

JAMBI LUAR

KOTA Hutan Sekunder 4,065 1.048,351 2.388,119 987,639 0,000 0,000 4.428,174 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan Gambut 0,913 10.758,931 38.438,430 8.198,401 0,000 86,002 57.482,677 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 4,356 775,997 857,007 921,044 0,000 0,000 2.558,404 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 61,884 0,000 0,000 10.090,126 0,000 0,000 10.152,010 Hutan Sekunder 0,000 5.420,309 144,766 4.155,684 0,000 0,000 9.720,759 KEC.

SUNGAI GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 21,505 7.533,875 26.201,780 3.583,071 0,000 0,000 37.340,231 KEC.

TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 1,954 2.774,327 8.974,984 2.929,192 0,000 0,000 14680,456 Total 96,941 28.437,421 77.469,136 30.874,916 0,000 86,002 136.964,415 Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2009 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel 4.19 Persebaran Hutan dan Kerapatan Vegetasi Tahun 2013

Kecamatan Jenis Hutan Kerapatan Vegetasi (Ha) Tahun 2013 Total

1 2 3 4 5 6

KEC. BAHAR

SELATAN Hutan Sekunder 0,000 321,028 0,000 221,946 0,000 0,000 542,973 KEC.

JAMBI LUAR

KOTA Hutan Sekunder 2,098 107,004 4.023,321 0,000 0,000 0,000 4.132,424 KEC.

KUMPEH

Hutan Lahan Gambut 0,770 10.632,998 16.966,108 28.531,535 1,319 3,428 56.136,158 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 27,264 1.351,688 1.342,237 37,229 0,000 0,000 2.758,418 KEC.

KUMPEH ULU

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 24,591 3.949,947 5.471,577 235,334 0,000 0,000 9.681,448 Hutan Sekunder 0,000 9.282,648 67,324 0,000 0,000 0,000 9.349,972 KEC.

SUNGAI GELAM

Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi 12,497 29.392,482 0,000 8.936,045 0,000 0,000 38.341,024 KEC.

TAMAN

RAJO Hutan Sekunder 5,535 7.717,138 6.316,139 0,000 0,000 0,000 14.038,812 Total 72,754 62.754,934 34.186,706 37.962,089 1,319 3,428 134.981,229 Sumber : Citra Landsat TM Tahun 2013 dan Pengolahan Citra Tahun 2013

Tabel di atas merupakan persebaran wilayah hutan berdasarkan kerapatan vegetasinya. Kerapatan vegetasi dominan yang ada pada kawasan hutan berkisar antara vegetasi sangat jarang, vegetasi jarang dan vegetasi sedang. Vegetasi lebat dan vegetasi sangat lebat hanya terdapat pada hutan lahan gambut di kecamtan Kumpeh pada tahun 2005, 2008 dan 2013. Kerapatan vegetasi ini selain dipengaruhi oleh perekaman citra pada muka bumi tapi juga dipengaruhi oleh kualitas citra tersebut.

Dari sebelas kecamatan yang ada di Kabupaten Muaro Jambi, Hanya ada enam kecamatan yang memiliki kawasan hutan. Kecamatan Kumpeh adalah kecamatan dengan kawasan hutan yang paling luas karena memiliki Hutan Lahan Gambut yang termasuk salah satu hutan lindung yang ada di Provinsi Jambi. Namun meskipun tergolong kawasan hutan lindung, hutan lahan gambut tidak lepas dari penjarahan liar dan kebakaran hutan, sehingga masih saja mengalami penurunan tiap tahunnya.

Untuk kawasan hutan sekunder, pada dasarnya dimaksudkan untuk digunakan sebagai hutan produksi maupun sebagai kawasan cadangan yang

sewaktu-waktu dapat berubah fungsi atau disebut juga area penggunaan lain agar menghindari kasus penyerobotan kawasan hutan lainnya.

Secara keseluruhan, selama delapan tahun atau mulai tahun 2005 sampai dengan tahun 2013 kawasan hutan mengalami penurunan. Untuk kawasan hutan lahan gambut berkurang sebesar 9.898,062 Ha yang dibuktikan dengan naiknya kawasan hutan lahan gambut terdegradasi sebesar 3.183,299 Ha, sehingga dapat diartikan bahwa berkurangnya hutan lahan gambut sebagian disebabkan adanya degradasi sedangkan selebihnya disebabkan perubahan fungsi hutan. Sedangkan hutan sekunder sendiri mengalami penurunan sebesar 3.121,547 Ha.

IV.8. Survei Lapangan

Tahap validasi data dilakukan dengan menggunakan survei lapangan dengan menggunakan uji ketelitian terhadap hasil interpretasi dan untuk memperoleh data variabel kualitas lingkungan yang tidak dapat diperoleh melalui interpretasi citra. Validasi data merupakan hal yang sangat penting dilakukan oleh pengguna data penginderaan jauh sebelum melakukan analisis selanjutnya. Hal ini karena ketelitian data hasil interpretasi sangat berpengaruh terhadap besarnya kepercayaan yang dapat diberikan oleh data tersebut (Sutanto, 1986). Kegiatan validasi data hasil interpretasi dan perolehan data variabel non interpretasi dilakukan terhadap sampel yang telah ditentukan terlebih dahulu.

IV.9. Penentuan Jumlah Sampel

Metode pemilihan sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode stratified random sampling yaitu pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu dengan sebelumnya membagi populasi ke dalam beberapa tingkatan dan dari setiap tingkatan dapat diambil sampel secara acak dengan jumlah yang telah ditentukan (Meita, 2011).

Penentuan jumlah sampel dan lokasi sampel dapat ditentukan setelah satuan pemetaan dibuat. Satuan pemetaan yang berupa wilayah hutan terdiri dari 40 poligon. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan rumus pada persamaan 1.1.

Untuk mempermudah perhitungan, persamaan 1.1 dijabarkan terlebih dahulu. Misalkan dengan mencari nilai D terlebih dahulu dan seterusnya, sehingga perhitungan untuk memperoleh data sampel menjadi seperti berikut ini :

D = B

2

4 D = 0,1

2

4 = 0,0025

Pada penelitian ini derajat ketepatan yang diharapkan adalah 90%, sehingga nilai bound on error (B) adalah 10% (0,1).

Langkah selanjutnya yaitu mencari nilai N2D dan [Ni.Pi (1-Pi)]. Pada penelitian ini total polulasi hutan yang diperoleh pada satuan pemetaan sebanyak 583 poligon, sehingga :

N2D = (40)2 x 0,0025

= 3,61

Untuk mempermudah perhitungan nilai [Ni.Pi (1-Pi)], maka dapat dibuat matriks seperti pada tabel berikut :

Tabel 4.20. Perhitungan Matriks

Nama Ni Pi (1-Pi) Ni.Pi Ni.Pi.(1-Pi)

Hutan Lahan Gambut

3 0,75 0,25 2,25 0,563

Hutan Lahan Gambut Terdegradasi

9 0,75 0,25 6,75 1,688

Hutan Sekunder 26 0,75 0,25 19,5 4,875

 7,126

Keterangan :

Pi = Total unit sampling pada suatu kategori tertentu dalam strata i

Jumlah sampel pada setiap kelas (sub populasi) yang memiliki nilai variabel yang sesuai kelas (baik/sedang/buruk) terbanyak diperkirakan mencapai 75% (0,75).

Ni = Total sub populasi dari strata i

� = 38 x 7,126 3,61 + 7,126

� =270,788 10,736 n = 25,222

Dari perhitungan di atas diperoleh sampel yang harus di uji ketelitiannya (validasi data) sebanyak 26 poligon. Dengan besarnya sampel per jenis adalah sebagai berikut :

n_i = Ni N x n

nHutan Lahan Gambut =

3

38 x 26 = 2

nk.sedang =

9

38 x 26 = 6 nk.buruk =

26

38 x 26 = 18

Berdasarkan perhitungan jumlah sampel dengan menggunakan persamaan yang telah ditentukan, maka jumlah tiap sampel jenis hutan disajikan pada tabel berikut ini :

Tabel 4.21. Jumlah Sampel Jenis Hutan

No Klasifikasi Jumlah Poligon Jumlah Sampel

1 Hutan Lahan Gambut 3 3

2 Hutan Lahan Gambut

Terdegradasi

9 6

3 Hutan Sekunder 26 18

Total 38 26

(Sumber : Hasil Analisis, 2013)

Setelah jumlah sampel tiap kelas diketahui, maka pemilihan lokasi sampel dilakukan secara random dengan mempertimbangkan luas dan persebarannya disetiap Kecamatan, sehingga tiap jenis hutan memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai lokasi sampel.