Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi (SIG) untuk Perhitungan Produktivitas Tanaman Kayu Putih di BKPH Sukun KPH Madiun

Utilization of Remote Sensing and Geographic Information Systems for the Calculation of Eucalyptus Productivity at BKPH Sukun KPH Madiun

Bagian Kesatuan Pemangku Hutan (BKPH) Sukun merupakan pengelola hutan lindung maupun hutan produksi yang meliputi tanaman kayu putih seluas 3.701 ha. Upaya optimalisasi produksi kayu putih adalah pendugaan produktivitas kayu putih.  Kemajuan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografi (SIG) dapat memberikan data spesifik yang cepat dan akurat sehingga mampu mengestimasi produksi daun kayu putih. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model perhitungan produksi kayu putih dengan berbasis data penginderaan jauh dan mengestimasi jumlah produksi kayu putih dengan mengaplikasikan data penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan penginderaan jauh dan sistem informasi geografi (SIG) dengan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan jumlah pohon kayu putih sebagai parameter untuk menganalisis produktivitas daun kayu putih. Hasil penelitian menunjukkan nilai spektral SAVI dan jumlah pohon mampu menerangkan hasil produksi daun kayu putih dengan akurasi 98%. Estimasi produksi kayu putih dapat dilakukan melalui model regresi linier berganda antara variabel jumlah pohon dan nilai spektral SAVI. Hasil menunjukkan akurasi 78% dengan persamaan y = 0,405 + 1,190_x1 + 0,001_x2 dan Standard Error of Estimate adalah 0,052. Estimasi produksi tertinggi adalah 1,239 ton/piksel sedangkan estimasi terendah adalah 0,633 ton/piksel.

Kata Kunci : Tanaman kayu putih, SAVI, Penginderaan Jauh, Sistem Informasi Geografi

The Sukun Forest Management Unit (BKPH) is the manager of both protection and production forest, which includes eucalyptus trees covering an area of ​​3,701 ha. One of the efforts to optimize eucalyptus production is to estimate the productivity of eucalyptus. Advances in remote sensing technology and geographic information systems (GIS) can provide fast and accurate specific data to be able to estimate the production of eucalyptus leaves. The purpose of this research is to build a model for calculating eucalyptus production based on remote sensing data and to estimate the amount of eucalyptus production by applying remote sensing data. This research uses remote sensing and geographic information system (GIS) with Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and the number of trees of eucalyptus as parameters to analyze the productivity of eucalyptus leaves. The results showed that the spectral value of SAVI and the number of trees were able to explain the yield of eucalyptus leaves with an accuracy of 98%. Estimation of eucalyptus production can be done through multiple linear regression models between the variable number of trees and the SAVI spectral value. The result showed an accuracy of 78% with the equation y = 0.405 + 1.190x₁ + 0.001x₂ and the Standard Error of Estimate are 0.052. The highest production estimate is 1.239 tonnes/pixel, while the lowest estimate is 0.633 tonnes/pixel

Keywords : Eucalyptus plant, SAVI, Remote Sensing, Geographic Information System