ESTIMASI STOK KARBON PERMUKAAN MENGGUNAKAN ANALISIS RGBVI (Red Green Blue Vegetation Index) DI KAWASAN HUTAN MANGROVE BAROS, BANTUL, YOGYAKARTA

UTAMI, DIAH TRI (2024) ESTIMASI STOK KARBON PERMUKAAN MENGGUNAKAN ANALISIS RGBVI (Red Green Blue Vegetation Index) DI KAWASAN HUTAN MANGROVE BAROS, BANTUL, YOGYAKARTA. Diploma thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text COVER.pdf Download (308kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (186kB)
	Text ABSTRACT.pdf Download (186kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (599kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (196kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (349kB)
	Text SKRIPSI_DIAH TRI UTAMI_133190035.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB)

Abstract

Pemanasan global disebabkan oleh peningkatan karbon dioksida (CO2) di
udara, dan hutan mangrove berperan penting dalam menyerap CO2. Indonesia
dengan luas hutan mangrove terbesar di dunia, memiliki peran penting dalam
mitigasi perubahan iklim melalui hutan mangrove seperti di Kawasan Hutan
Mangrove Baros, Bantul, Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan mengestimasi stok
karbon permukaan hutan mangrove Baros menggunakan analisis Red Green Blue
Vegetation Index (RGBVI) dan memetakan persebarannya. Penelitian ini
menggunakan persamaan alometrik, transformasi indeks vegetasi, dan pemanfaatan
drone untuk pengambilan data. Parameter penelitian meliputi jenis pohon, diameter
batang setinggi dada, kerapatan, dan nilai RGBVI. Penelitian ini dalam penentuan
sampel dilakukan secara purposive sampling berdasarkan jenis mangrove yang
dibuat dengan bantuan toolbox random point di QGIS dan kemudian dilakukan
penyesuaian berdasarkan medan di lapangan. Titik sampel berjumlah 30 titik, 22
titik digunakan untuk membangun dua model estimasi dan 8 titik untuk uji validasi.
Hasil penelitian ini menunjukkan hubungan positif antara RGBVI dan stok karbon
dengan nilai korelasi Pearson (r) sebesar 0,438, yang menunjukkan korelasi sedang.
Total stok karbon permukaan yang diperoleh dari model estimasi untuk seluruh
jenis mangrove adalah 81,40 ton, dan 105,92 ton untuk jenis dominan di area seluas
2,45 ha. Akurasi model estimasi stok karbon diuji menggunakan Root Mean Square
Error (RMSE) dan Residual Predictive Deviation (RPD) dengan nilai 14,21 gram
dan 1,32 untuk seluruh jenis, serta 12,75 gram dan 1,47 untuk jenis dominan. Model
untuk jenis dominan dapat digunakan untuk estimasi stok karbon permukaan, yang
diharapkan dapat memfasilitasi pemantauan berkelanjutan dan mendukung upaya
pelestarian ekosistem mangrove dalam mitigasi perubahan iklim.

Kata Kunci : Hutan mangrove, stok karbon, RGBVI, drone, persamaan alometrik

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Hutan mangrove, stok karbon, RGBVI, drone, persamaan alometrik
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QK Botany
Divisions:	Faculty of Medicine, Health and Life Sciences > School of Biological Sciences
Depositing User:	Bayu Setya Pambudi
Date Deposited:	19 Aug 2024 08:49
Last Modified:	19 Aug 2024 08:49
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/40753

Actions (login required)

View Item