{"title":"ESTIMASI BIOMASSA TEGAKAN HUTAN HUJAN TROPIS DI BUKIT MANDIANGIN MENGGUNAKAN METODE INTERPOLASI SPASIAL","authors":"Mufidah Asy’ari, Syam’ani Syam’ani, Trisnu Satriadi","doi":"10.20527/jht.v10i3.14975","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":". Biomassa atau cadangan karbon merupakan salah satu indikator kelestarian tegakan hutan. Kuantitas biomassa yang stabil dan proporsional mengindikasikan kelestarian hutan berada dalam kondisi yang baik. Dalam rangka menjaga kelestarian hutan, pihak-pihak terkait dituntut untuk selalu aktif di dalam pemantauan hutan, salah satunya adalah kondisi biomassa tegakan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji sejumlah metode interpolasi spasial untuk mengestimasi distribusi biomassa tegakan hutan hujan tropis di Bukit Mandiangin, Kalimantan Selatan. Interpolasi spasial bertujuan untuk mengatasi keterbatasan data sampel di lapangan pada wilayah hutan yang luas. Beberapa metode interpolasi spasial diimplementasikan didalam penelitian ini, yaitu IDW, GPI, RBF, LPI, dan Kriging. Sebanyak 50 plot sampel dibuat di lapangan untuk mengukur biomassa tegakan hutan. Meskipun ketika dianalisis semivariogram, hanya 40 titik sampel diantaranya yang dapat diikutsertakan didalam analisis, sebanyak 30 titik dijadikan sebagai training samples untuk input interpolasi spasial dan 10 titik dijadikan sebagai testing samples untuk validasi hasil interpolasi. Validasi hasil interpolasi spasial dilakukan menggunakan MAPE dan RMSE. Hasil riset menunjukkan bahwa IDW dengan nilai power 2 merupakan metode interpolasi spasial yang paling optimal untuk estimasi biomassa tegakan hutan. Disamping memiliki MAPE dan RMSE yang cukup kecil, IDW juga lebih praktis dibandingkan dengan metode-metode interpolas spasial lainnya. Metode lainnya yang dapat dijadikan sebagai alternatif selain IDW untuk biomassa tegakan hutan adalah RBF dengan fungsi inti Completely Regularized Spline dan Empirical Bayesian Kriging dengan fungsi inti Linear. Lebih jauh, untuk mendapatkan hasil interpolasi spasial yang lebih akurat, titik-titik sampel harus dibuat lebih banyak dan tersebar lebih merata di dalam wilayah yang akan diestimasi.","PeriodicalId":17696,"journal":{"name":"Jurnal Hutan Tropis","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Hutan Tropis","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20527/jht.v10i3.14975","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
. Biomassa atau cadangan karbon merupakan salah satu indikator kelestarian tegakan hutan. Kuantitas biomassa yang stabil dan proporsional mengindikasikan kelestarian hutan berada dalam kondisi yang baik. Dalam rangka menjaga kelestarian hutan, pihak-pihak terkait dituntut untuk selalu aktif di dalam pemantauan hutan, salah satunya adalah kondisi biomassa tegakan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji sejumlah metode interpolasi spasial untuk mengestimasi distribusi biomassa tegakan hutan hujan tropis di Bukit Mandiangin, Kalimantan Selatan. Interpolasi spasial bertujuan untuk mengatasi keterbatasan data sampel di lapangan pada wilayah hutan yang luas. Beberapa metode interpolasi spasial diimplementasikan didalam penelitian ini, yaitu IDW, GPI, RBF, LPI, dan Kriging. Sebanyak 50 plot sampel dibuat di lapangan untuk mengukur biomassa tegakan hutan. Meskipun ketika dianalisis semivariogram, hanya 40 titik sampel diantaranya yang dapat diikutsertakan didalam analisis, sebanyak 30 titik dijadikan sebagai training samples untuk input interpolasi spasial dan 10 titik dijadikan sebagai testing samples untuk validasi hasil interpolasi. Validasi hasil interpolasi spasial dilakukan menggunakan MAPE dan RMSE. Hasil riset menunjukkan bahwa IDW dengan nilai power 2 merupakan metode interpolasi spasial yang paling optimal untuk estimasi biomassa tegakan hutan. Disamping memiliki MAPE dan RMSE yang cukup kecil, IDW juga lebih praktis dibandingkan dengan metode-metode interpolas spasial lainnya. Metode lainnya yang dapat dijadikan sebagai alternatif selain IDW untuk biomassa tegakan hutan adalah RBF dengan fungsi inti Completely Regularized Spline dan Empirical Bayesian Kriging dengan fungsi inti Linear. Lebih jauh, untuk mendapatkan hasil interpolasi spasial yang lebih akurat, titik-titik sampel harus dibuat lebih banyak dan tersebar lebih merata di dalam wilayah yang akan diestimasi.