| dc.description.abstract | Peningkatan konsentrasi gas rumah kaca (GRK) di atmosfer akibat aktivitas
antropogenik telah memperkuat urgensi pemantauan dan inventarisasi stok karbon
secara presisi, cepat, dan non-destruktif pada sektor perkebunan kelapa sawit
sebagai salah satu ekosistem budidaya tropis terbesar. Pendugaan biomassa dan
stok karbon berbasis teknologi penginderaan jauh menggunakan Unmanned Aerial
Vehicle (UAV) multispektral memberikan peluang efisiensi ruang dan waktu yang
signifikan dibandingkan metode pengukuran terestrial konvensional yang
membutuhkan tenaga kerja besar, biaya tinggi serta berisiko merusak vegetasi
secara destruktif. Meskipun demikian, integrasi indeks vegetasi spektral berbasis
UAV untuk menduga stok karbon masih dihadapkan pada tantangan metodologis,
terutama terkait perbedaan arsitektur tajuk antar kelompok umur tanaman.
Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menganalisis korelasi dan menyusun model
regresi antara nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berbasis UAV
dengan stok karbon kelapa sawit pada skala individu dan skala area; (2)
mengevaluasi perbedaan performa model penduga stok karbon antara model
spesifik umur (age-specific model) pada fase Tanaman Menghasilkan muda (TM 4)
dan dewasa (TM 11) dibandingkan dengan model gabungan (global model); serta
(3) mengidentifikasi batas keandalan dan fenomena kejenuhan spektral (canopy
saturation) NDVI pada kanopi kelapa sawit rapat.
Penelitian dilaksanakan di Kebun Percobaan Cikabayan, IPB University,
Dramaga, Bogor. Data terestrial dikumpulkan dari 20 sampel pohon individu per
plot berukuran 20 × 60 m pada blok TM 4 dan TM 11 melalui pengukuran
biometrika diameter batang dan tinggi vertikal dari pangkal pelepah ke-17 yang
diulang 3 kali pada masing-masing blok umur. Biomassa tanaman kelapa sawit
dihitung menggunakan persamaan alometrik non-destruktif Lubis (2011),
sedangkan biomassa bawah tegakan kelapa sawit (tanaman herba dan rumputrumputan) dihitung secara destruktif menggunakan subplot 1 × 1 m sebanyak 6
pada tiap plot utama untuk menggambarkan kondisi mikro di lapangan. Nilai
biomassa yang didapat dikonversi menjadi stok karbon (kg C/pohon) dengan faktor
fraksi karbon sebesar 0,46 (SNI 7722:2011), dengan asumsi bahwa 46% biomassa
total tanaman merupakan stok karbon. Akuisisi data spasial udara memanfaatkan
UAV DJI Mavic 3 Multispectral pada ketinggian terbang 50 meter dengan kalibrasi
radiometrik berbasis panel reflektansi dan sensor iradiansia surya untuk
meminimalkan gangguan akibat variabilitas pencahayaan dan kondisi atmosferik.
Indeks vegetasi NDVI dihitung berdasarkan rasio reflektansi gelombang
inframerah dekat (Near-Infrared/NIR) dan merah (Red), kemudian diekstrak
menggunakan teknik zonal statistics pada area tajuk individu dan luas plot. Analisis
statistik mencakup uji korelasi Pearson, penyusunan model regresi, evaluasi
kelayakan model (koefisien determinasi R2
) dan root mean square error (RMSE),
serta pengujian asumsi klasik regresi secara komprehensif, termasuk uji
heteroskedastisitas White, uji normalitas Shapiro-Wilk, dan Q-Q plot terhadap
sebaran sisa regresi menggunakan perangkat lunak SAS Studio.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa korelasi dan performa model regresi
NDVI terhadap stok karbon sangat dipengaruhi oleh faktor umur serta dinamika
arsitektur kanopi tanaman. Pada skala individu, model spesifik umur (age-specific
model) pada TM 4 mampu menjelaskan variabilitas stok karbon secara linier
dengan akurasi tinggi karena pertambahan biomassa tajuk berbanding lurus dengan
serapan spektral dan perluasan area proyeksi tajuk. Sebaliknya, pada TM 11 yang
memiliki tutupan kanopi rapat dan akumulasi biomassa dominan pada struktur
batang kayu, hubungan NDVI individu terhadap stok karbon menunjukkan
penurunan sensitivitas akibat fenomena kejenuhan spektral (spectral saturation) di
mana peningkatan akumulasi biomassa batang tidak lagi diiringi oleh peningkatan
nilai reflektansi spektral NDVI. Penggabungan data seluruh umur ke dalam model
global terbukti memicu variabilitas acak yang tinggi, meningkatkan nilai galat, serta
menimbulkan indikasi pelanggaran heteroskedastisitas pada sebaran sisa regresi.
Pada skala area, penutupan kanopi memberikan pengaruh signifikan terhadap
akumulasi biomassa permukaan, namun respon sinyal NDVI mencapai titik jenuh
ketika indeks tutupan tajuk mendekati maksimum. Penelitian ini menyimpulkan
bahwa penggunaan model age-specific lebih direkomendasikan daripada model
global untuk menghindari bias pada nilai estimasi dan menjaga validitas prediktif.
Hasil ini memberikan kontribusi metodologis yang penting dalam pengembangan
pemetaan stok karbon presisi berbasis UAV untuk mendukung transparansi
kerangka Measurement, Reporting, and Verification (MRV) serta tata kelola
perkebunan kelapa sawit yang berkelanjutan. | |
