neraca pemetaan mangrove

i

PEMETAAN NERACA MANGROVE WILAYAH 2012

DAFTAR ISI DAFTAR ISI .............................................................................................................. i

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................... ii

DAFTAR TABEL ................................................................................................... iii I.1.1 Identifikasi Tutupan Lahan ............................................................................................................ 5

I.2.1 Kawasan Mangrove .......................................................................................................................... 7

I.3.1 Konsep Neraca Sumberdaya Mangrove ............................................................................... 14

I.4.1 Konsep Valuasi Ekonomi Sumberdaya .................................................................................. 16

I.5.1 Data Inderaja Sistem Pasif .......................................................................................................... 20

II PENDEKATAN TEKNIS DAN METODOLOGI .................................... 22 II.1 PENDEKATAN ....................................................................................................................................... 22

II.2 METODE .................................................................................................................................................. 23

II.1.2 Sumber Data dan Peta Kerja ..................................................................................................... 24

II.2.2 Peralatan yang Digunakan ......................................................................................................... 25

II.3.2 Pra-pengolahan Dijital ................................................................................................................. 25

II.4.2 Pengolahan Citra ............................................................................................................................ 29

II.5.2 Survei Lapangan ............................................................................................................................. 33

II.6.2 Pasca Survei ..................................................................................................................................... 36

II.7.2 Penyusunan Peta Neraca Ekosistem Mangrove ................................................................ 37

ii


DAFTAR GAMBAR Gambar 1. Struktur Organisasi PT. KACINDO DANATYA ............ Error! Bookmark not defined. Gambar 2. Zonasi Mangrove di Indonesia (Bengen, 1999) ................................................................... 10 Gambar 3. Tipologi Nilai Ekonomi Total Sumberdaya Alam (Barton, 1994) ................................... 17 Gambar 4. Bagan Alir Inventarisasi Pemetaan Ekosistem Mangrove ................................................ 24 Gambar 5. Indeks Peta RBI dan LPI Kabupaten Bulungan ..................................................................... 25 Gambar 6. Proses Rektifikasi untuk Koreksi Geometri Citra ................................................................. 28 Gambar 7. Overlay Antara Peta Aktiva dan Peta Pasiva ......................................................................... 39

iii


DAFTAR TABEL Tabel 1. Daftar Pengalaman Kerja 7 (Tujuh) Tahun Terakhir ..... Error! Bookmark not defined. Tabel 2. Uraian Pengalaman Kerja Sejenis 7 (Tujuh) Tahun Terakhir ........ Error! Bookmark not defined. Tabel 3. Uraian Pengalaman Kerja Sejenis 7 (Tujuh) Tahun Terakhir ........ Error! Bookmark not defined. Tabel 4. Nilai Ekonomi Total Ekosistem Mangrove .................................................................................. 18 Tabel 5. Teknik Valuasi Ekonomi Total .......................................................................................................... 19 Tabel 6. Jadwal pelaksanaan pekerjaan Pemetaan Neraca mangrove Wilayah ..................... Error! Bookmark not defined. Tabel 7. Komposisi Tim dan Penugasan ............................................ Error! Bookmark not defined. Tabel 8. Jadwal Penugasan Tenaga Ahli ............................................ Error! Bookmark not defined.

4

PEMETAAN NERACA MANGROVE WILAYAH 2012 PT. KACINDO DANATYA

5


I.1.1 Identifikasi Tutupan Lahan

Banyak konsep yang digunakan untuk menamakan penutup lahan. Pakar yang satu

dengan lainnya memberi nama berlainan, antara lain : (a) penutup lahan, (b)

penggunaan lahan, (c) penutup lahan, (d) bentuk penggunaan lahan, dan

sebagainya. Berbagai sebutan tersebut pada intinya bertujuan untuk

mengklasifikasikan kenampakan yang menutup permukaan bumi di suatu wilayah,

secara spasial/keruangan. Namun demikian, yang perlu pahami adalah istilah

penutup lahan sering diartikan sama dengan penutup lahan, dan dibedakan dengan

penggunaan lahan. Campbell (1983) dan Van Gils et al (1990) menjelaskan

perbedaan keduanya dalam dikotomi konkret‐abstrak, dimana penutup lahan

bersifat konkret, sedangkan penggunaan lahan lebih bersifat abstrak (Projo

Danoedoro. 2003).

Dari definisi di atas, jelaslah bahwa dalam konteks regional hingga nasional

visualisasi penutup permukaan bumi lebih diarahkan ke aspek penutup lahan atau

penutup lahan, sedangkan pada tingkat lokal lebih berorientasi pada penggunaan

lahan (Suroso.2000). Penutup lahan atau penutup lahan, merupakan salah satu

aspek penting dalam perencanaan suatu wilayah. Hal ini disebabkan karena

informasi penutup lahan dapat digunakan sebagai dasar analisis sistem penggunaan

lahan dalam konteks manajemen lahan berkelanjutan. Karena pentingnya informasi

penutup lahan tersebut, maka banyak ahli dan atau instansi yang

mengklasifikasikan penutup lahan sesuai dengan tujuan masing‐masing.

Bervariasinya sistem klasifikasi penutup lahan, sangat terasa di Indonesia. Hal ini

disebabkan karena tingkat heterogenitas jenis penutup lahan di Indonesia cukup

tinggi, dan diperkuat lagi dengan banyaknya jenis penutup lahan yang bercampur

antara jenis satu dengan lainnya pada satu wilayah membuat batas klasifikasi yang

kabur (vague). Siklus penutup lahan yang bergantung dari musim menambah andil

sulitnya menentukan klasifikasi penutup lahan di Indonesia.

Peringatan harus menjangkau semua orang yang terancam bahaya. Pesan yang jelas

dan berisi informasi yang sederhana namun berguna sangatlah penting untuk

melakukan tanggapan yang tepat, yang akan membantu menyelamatkan jiwa dan

6


kehidupan. Sistem komunikasi tingkat regional, nasional, dan masyarakat harus

diidentifikasi dahulu, dan pemegang kewenangan yang sesuai harus terbentuk.

Penggunaan berbagai saluran komunikasi sangat perlu untuk memastikan agar

sebanyak mungkin orang yang diberi peringatan, guna menghindari terjadinya

kegagalan di suatu saluran, dan sekaligus untukmemperkuat pesan peringatan.

Klasifikasi dalam pembuatan peta penutup lahan ini menggunakan klasifikasi tingkat

provinsi, yaitu pada skala 1:250.000 (BAKOSURTANAL, 2004). Klasifikasi penutup

lahan beserta pengertiannya sebagai berikut:

1. Pemukiman: areal lahan yang digunakan sebagai lingkungan tempat tinggal

atau lingkungan hunian dan tempat kegiatan yang mendukung perikehidupan

dan penghidupan, serta merupakan bagian dari lingkungan hidup diluar

kawasan lindung, baik yang merupakan pemukiman perkotaan maupun

pedesaan.

2. Sawah: areal/bidang lahan yang diusahakan untuk kegiatan pertanian lahan

basah atau lahan kering, digenangi air secara periodik atau terus menerus

dengan vegetasi yang diusahakan antara lain berupa padi, tebu, tembakau,

rosella, sayur sauran.

3. Pertanian Lahan Kering: areal yang tidak pernah diairi, yang ditanami dengan

jenis tanaman umur pendek dan tanaman keras yang mungkin ada pada

pematang‐pematang.

4. Kebun: areal/bidang lahan yang diusahakan untuk budidaya berbagai jenis

tanaman keras atau kombinasi dengan tanaman semusim, dominasi dari

setiap jenis tanaman yang diusahakan kurang jelas terlihat.

5. Perkebunan: areal/bidang lahan yang ditanami jenis tanaman keras dengan

tanaman sejenis, dan cara pengambilan hasil bukan dengan menebang pohon.

6. Pertambangan: areal lahan untuk usaha pertambangan (eksploitasi bahan

galian atau mineral) yang dilakukan secara terbuka atau dapat diidentifikasi

dari permukaan bumi.

7. Industri dan Pariwisata.

8. Industri: areal lahan yang digunakan untuk kegiatan ekonomi berupa proses

pengolahan bahan baku menjadi barang jadi atau setengah jadi dan/atau

barang setengah jadi menjadi barang jadi.

9. Paraiwisata: areal lahan yang digunakan untuk memberikan jasa pelayanan

yang sifatnya rekreatif, baik in door maupun out door.

7


Dalam rangka menanggulangi permasalahan interpretasi tutupan lahan yang

beragam, pada tahun 2010 telah terbit Standar Nasional Indonesia tentang

klasifikasi tutupan lahan (SNI 7645:2010) yang dikeluarkan oleh Badan Standarisasi

Nasional Indonesia (BSNI). SNI 7654:2010 merupakan hasil kolaborasi Bakosurtanal

bekerja sama dengan kementerian terkait.

SNI 7654:2010 berisi kumpulan klasifikasi dan deskripsi penutupan lahan di

Indonesia pada peta tematik penutup lahan skala 1:1.000.000, 1:250.000 dan

1:50.000 atau 1:25.000. Penetapan klasifikasi penutup lahan dalam standar ini

dimaksudkan untuk mengakomodir keberagaman kelas penutup lahan yang

pendetailan kelasnya bervariasi antar‐shareholders. Kelas‐kelas penutup lahan yang

dimuat dalam standar ini merupakan kelas‐kelas umum yang melibatkan berbagai

sektor. Dalam hubungannya dengan pemetaan neraca kawasan mangrove sesuai

dengan yang diamanatkan dalam Kerangka Acuan kerja (KAK), maka standar peta

yang akan digunakan dengan skala 150.000.

Kelas penutup lahan untuk hutan mangrove/hutan bakau (1.2.2.1.1) diatur dalam

kelas hutan lahan basah (1.2.2) tepatnya pada hutan lahan basah primer (1.2.2.1)

dengan pembagian berdasarkan kerapatannya, yakni: hutan bakau rapat (1) jika

kerapatannya >70%; hutan bakau sedang (2) jika kerapatannya 41% ‐ 70%; dan

hutan bakau jarang (3) jika kerapatannya 10% ‐ 40%.

I.2.1 Kawasan Mangrove

Ekosistem mangrove adalah salah satu obyek yang bisa diidentifikasi dengan

menggunakan teknologi penginderaan jauh. Letak geografi ekosistem mangrove

yang berada pada daerah peralihan darat dan laut memberikan efek perekaman

yang khas jika dibandingkan obyek vegetasi darat lainnya. Efek perekaman tersebut

sangat erat kaitannya dengan karakteritik spektral ekosistem mangrove, hingga

dalam identifikasi memerlukan suatu transformasi tersendiri. Pada umumnya untuk

deteksi vegetasi digunakan transformasi indeks vegetasi (Danoedoro, 1996).

Hutan mangrove adalah hutan yang tumbuh di muara sungai, daerah pasang surut

atau tepi laut. Tumbuhan mangrove bersifat unik karena merupakan gabungan dari

8


ciri‐ciri tumbuhan yang hidup di darat dan di laut. Hutan mangrove merupakan

bagian yang penting dari hutan pasang surut, luasnya sekitar 4,25 juta ha. Hutan

bakau terutama terdapat di Kalimantan, Sumatera, Irian Jaya dan kepulauan Aru,

dan sedikit di Sulawesi bagian Selatan serta Jawa bagian Utara. Rhizophora,

Avicenia, Sonneratia dan Ceriops adalah genera utamanya. Pada umumnya

mangrove mempunyai sistem perakaran yang menonjo yang disebut akar nafas

(pneumatofor). Sistem perakaran ini merupakan suatu cara adaptasi terhadap

keadaan tanah yang miskin oksigen atau bahkan anaerob. Hutan mangrove juga

merupakan habitat bagi beberapa satwa liar yang diantaranya terancam punah,

seperti harimau sumatera (Panthera tigris sumatranensis), bekantan (Nasalis

larvatus), wilwo (Mycteria cinerea), bubut hitam (Centropus nigrorufus), dan bangau

tongtong (Leptoptilus javanicus), dan tempat persinggahan bagi burung‐burung

migran.

Saat ini, di seluruh dunia terjadi peningkatan berkurangnya luas hutan mangrove

yang disebabkan oleh pemanfaatan yang tidak berkelanjutan serta pengalihan

peruntukan. Tidak terkecuali di Indonesia. Luas asal hutan mangrove di Indonesia

4,13 juta ha. Pada 5 – 9 tahun yang lalu, luas yang tersisa tinggal 2,49 juta ha

(60%). Dari sisa ini, 58% di antaranya terdapat di Irian Jaya (Papua) dan hanya 11%

di Jawa. Laju mengurangnya hutan mangrove sangat beragam antar propinsi. Dari

10% di Papua sampai hampir 100% di Jawa Timur. Luas hutan mangrove di

Indonesia sekarang, nampaknya belum ada data yang tepat yang dapat dicatat.

Angka yang menunjukkan luas hutan mangrove kita sebesar 4,25 juta ha masih

dipakai di berbagai forum. Menurut catatan dari sisa hutan mangrove yang 4,25 juta

ha tinggal sekitar 3,24 juta ha karena adanya konversi hutan ini untuk berbagai

kepentingan, terutama untuk tambak. (Romimohtarto, 2000).

Berdasarkan laporan deforestasi hutan Indonesia tahun 2008 dari Pusat

Inventarisasi dan Perpetaan Hutan, Badan Planologi Kehutanan menyebutkan

bahwa angka deforestasi hutan mangrove di pulau kalimantan (di dalam dan di luar

kawasan hutan) selama periode 2003‐2006 tercatat 4,9 ribu hektar untuk hutan

mangrove primer dan 23,9 ribu hektar untuk hutan mangrove sekunder.

9


Ditjen Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial (1999) mencatat kerusakan hutan

mangrove dipicu beberapa hal mendasar antara lain:

1. Pengelolaan hutan mangrove yang kurang terencana dengan baik sehingga

menimbulkan konflik kepentingan di dalamnya.

2. Tekanan kebutuhan ekonomi yang melebihi carrying capacity kawasan

mangrove.

3. Pembukaan areal pemukiman penduduk di kawasan pesisir yang

mengkonversi hutan mangrove secara berlebihan.

Rehabilitasi dan pengembangan kawasan hutan mangrove sangat penting

dilaksanakan mengingat fungsi yang dimiliki sangat penting antara lain:

1. Fungsi Fisik yang mengendalikan abrasi pantai, mengurangi tiupan angin

kencang dan terjangan ombak laut, menyerap dan mengurangi polutan dari

badan air, mempercepat laju sedimentasi dan mengendalikan intrusi air laut

ke daratan.

2. Fungsi biologis sebagai tempat habitat berbagai jenis flora dan fauna, tempat

asuhan, tempat memijah dan tempat mencari makan berbagai jenis biota

akuatik. Hutan mangrove merupakan daerah Perikanan yang subur

dibandingkan dataran lumpur sehingga merupakan daerah subur bagi

penyediaan bahan makanan bagi biota perairan seperti udang, ikan, kepiting

dan lainnya.

3. Fungsi ekonomis sebagai penghasil kayu, industri rumah tangga dan jasa

rekreasi.

Kegiatan rehabilitasi akan dapat memulihkan dan meningkatkan daya dukung,

produktifitas dan peranan kedua formasi hutan tersebut dalam mendukung

sistem penyangga kehidupan. Selain itu, rehabilitasi hutan mangrove dan hutan pantai

sangat diperlukan dalam upaya pengendalian bencana tsunami yang sewaktu‐

waktu mungkin terjadi lagi. Berdasarkan hasil penelitian Mazda dan Wolanski

(1997) serta Mazda dan Magi (1997) terbukti bahwa vegetasi mangrove,

terutama perakarannya, dapat meredam energi gelombang dengan cara

menurunkan tinggi gelombang saat melaluinya.

10


Dalam upaya untuk mendukung kegiatan rehabilitasi hutan tersebut, maka

diperlukan data potensi dan persebaran hutan mangrove, sehingga dapat diketahui

tingkat kerusakan/kekritisan hutan mangrove.

Secara sederhana zonasi ekosistem mangrove dapat dibagi ke dalam daerah‐

daerah sebagai berikut (Bengen, 1999):

1. Daerah yang paling dekat dengan laut, dengan substrat agak berpasir, sering

ditumbuhi oleh api‐api (Avicennia sp). Pada zona ini biasa berasosiasi

bogem/perepat (Sonneratia sp) yang dominan tumbuh pada lumpur dalam

yang kaya akan bahan organik.

2. Lebih ke darat, ekosistem mangrove umumnya didominasi oleh bakau

(Rhizophora sp). Dijumpai juga tancang (Bruguiera sp) dan nyirih/siri

(Xylocarpus sp).

3. Zona berikutnya didominasi oleh tancang (Bruguiera sp).

4. Zona transisi antara ekosistem mangrove dengan hutan dataran rendah, biasa

ditumbuhi oleh nipah (Nypa fruticans), dan beberapa spesies palem lainnya.

Gambar 1. Zonasi Mangrove di Indonesia (Bengen, 1999)

Jenis‐jenis pohon mangrove cenderung tumbuh dalam zona‐zona atau jalur‐jalur.

Berdasarkan hal tersebut, ekosistem mangrove dapat dibagi ke dalam beberapa

mintakat (zona), yaitu Sonneratia, Avicennia (yang menjorok ke laut), Rhizophora,

Bruguiera, Ceriops dan asosiasi Nypa. Pembagian zona tersebut mulai dari bagian

yang paling kuat mengalami pengaruh angin dan ombak, yakni zone terdepan

yang digenangi air berkadar garam tinggi dan ditumbuhi pohon pioner

(misalnya Sonneratia Sp.) dan ditanah lebih padat tumbuh Avicennia. Makin dekat

ke darat makin tinggi letak tanah dan dengan melalui beberapa zone peralihan

akhirnya sampailah pada bentuk klimaks.

11


Ekosistem mangrove telah menarik perhatian berbagai ahli biologi sejak abad 19

(misalnya Funghung 1853; Goebe, 1886, Haberlandt 1895, Karsten 1891;

Scbtwer 1898; Went 1892), terutama karena kekhasannya, yaitu kehadiran

berbagai macam bentuk akar, seperti akar papas, akar tunjang dan akar lutut.

Schiwer (1898) menganggap ekosistem mangrove ini sebagai vegetasi xerofil

yang secara fisiologi habitatnya kering karena kadar garam yang tinggi dalam air

rawa.

Steenis (1958) mengemukakan bahwa faktor utama yang mengakibatkan adanya

"ecological preference" berbagai jenis mangrove adalah kombinasi faktor berikut :

1. Tipe tanah : keras atau lembek, kandungan pasir dan list dalam berbagai

perbandingan.

2. Salinitas : variasi harian dan nilai rata‐rata pertahun secara kasar sebanding

dengan frekuensi,kedalaman dan j angka waktu genangan.

3. Ketahanan jenis terhadap arus dan ombak.

4. Kombinasi perkecambahan dan pertumbuhan semai dalam hubungannya

dengan amplitudo ekologi jenis‐jenis mangrove terhadap tiga faktor diatas.

Steenis (1958 sependapat dengan Gunning 1944), dan ditegaskan pula oleh

Soerianegara (1971) serta Kartawinata & Waluyo (1977), bahwa faktor utama

yang menyebabkan adanya zonasi ekosistem mangrove adalah sifat‐sifat

tanah (ke dalam mineralogi dan fisik) dan bukan hanya faktor salinitas. Pengaruh

faktor ini jelas pada penyebaran Rhizophora, R. mucronata tumbuh pada lumpur

yang dalam dan lembek, R. stylosa pada pantai pasir atau terumbu karang, R.

apiculata pada keadaan transisi atau "indiferent”.

Mengenai pengaruh salinitas, Steenis (1958) mengatakan bahwa faktor ini bukan

faktor utama dan berhubungan erat dengan faktor pasang surut. Meskipun demikian

pengaruh nyata dapat terlihat pula, misalnya bila salinitas berkurang karena estuaria

dan goba yang tertutup, hutan Rhizophora mati dan diganti oleh jenis yang

tumbuh di tempat yang kurang asin seperti Lumnitzera (Luytjes 1923). Hal yang

sama tentang Bruguiera cylindrica dilaporkan oleh Watson (1928) di Malaya.

12


Pengaruh kecepatan arus dapat terlihat sepanjang sungai yang mengalami

pasang surut setiap hari. Pada tepian yang dipengaruhi oleh aliran yang deras,

misalnya pada belokan, biasanya tumbuh jenis‐jenis yang mempunyai sistem

perakaran yang tahan terhadap keadaan demikian, seperti Nypa fruticans yang

berakar serabut.

Manfaat dan nilai penting dapat lebih mudah dipahami dengan melakukan

penggolongan ekosistem mangrove ke dalam tiga fungsi utama (Japar et.al., 1998).

Tiga fungsi utama tersebut adalah fungsi fisik‐kimiawi, fungsi biologis dan fungsi

ekonomis:

1. Ekosistem mangrove secara fisik menjaga dan menstabilkan garis pantai serta

tepian sungai, pelindung terhadap hempasan gelombang dan arus, serta

mempercepat pembentukan lahan baru. Ekosistem mangrove juga

merupakan sumber zat hara, unsur‐unsur hara yang terkandung di dalamnya

adalah nitrogen, magnesium, natrium, kalsium, posfor dan sulfur.

2. Fungsi biologis dari ekosistem mangrove adalah tempat asuhan, tempat

mencari makan, tempat berkembang biak beberapa udang, ikan, burung,

biawak, ular, serta sebagai tempat tumpangan tumbuhan epifit dan parasit

seperti anggrek, paku pakis, dan berbagai hidupan lainnya.

3. Fungsi ekonomis dari ekosistem mangrove adalah ekosistem mangrove dapat

dijadikan tempat rekreasi, tambak udang dan ikan, kolam garam dan

dimanfaatkan produksi kayunya (Japar et. al., 1998).

Dalam rangka pengelolaan dan pelestarian ekosistem mangrove agar tetap lestari,

terdapat dua konsep utama yaitu:

1. Perlindungan ekosistem mangrove dan

2. Rehabilitasi ekosistem mangrove.

Salah satu cara yang dapat dilakukan dalam rangka upaya perlindungan terhadap

keberadaan ekosistem mangrove adalah dengan menunjuk suatu kawasan

mangrove menjadi hutan konservasi, dan sebagai sabuk hijau di sepanjang pantai

dan tepi sungai.

Kegiatan penghijauan yang dilakukan terhadap ekosistem mangrove yang telah

gundul, merupakan salah satu kegiatan rehabilitasi yang bertujuan bukan saja untuk

13


mengembalikan nilai estetika, namun yang paling utama untuk mengembalikan

fungsi ekologis kawasan ekosistem mangrove tersebut.

Pengelolaan ekosistem mangrove secara lestari adalah merupakan upaya

bagaimana menggabungkan antara kepentingan ekologis (konservasi ekosistem

mangrove) dengan kepentingan sosial ekonomi masyarakat di sekitar ekosistem

mangrove. Dengan demikian strategi yang diterapkan harus mampu mengatasi

masalah sosial ekonomi masyarakat, selain tujuan konservasi ekosistem mangrove

tercapai.

Salah satu strategi pengelolaan sumber daya alam yang menjadi andalan saat ini

adalah pengelolaan sumber daya alam (termasuk ekosistem mangrove) berbasis

masyarakat (community based management). Raharjo, 1996 dalam Bengen, 2000

menyatakan pengelolaan berbasis masyarakat mengandung arti keterlibatan

langsung masyarakat dalam mengelola sumber daya alam di suatu kawasan.

Pengelolaan berbasis masyakat juga mengandung arti suatu pendekatan dari bawah

(bottom‐up approach). Dengan demikian diharapkan kebutuhan dan kepentingan

masyarakat di sekitar hutan terakomodir dalam program pengelolaan SDA secara

lestari.

Berdasarkan hasil studi pemanfaatan dan pengembangan hutan mangrove di

Kabupaten Bulungan, bahwa secara umum kondisi hutan mangrove di kawasan

Kabupaten Bulungan cukup memprihatinkan. Kondisi ini merupakan pengelolaan

pemanfaatan kawasan hutan mangrove yang tidak ramah lingkungan dan apabila

tidak cepat diatasi akan berdampak pada daerah hulu sungai.

Kerusakan hutan mangrove yang terjadi pada umumnya akibat pembekuan lahan

besar‐besaran yang dijadikan sebagai lahan pertambakan. Berdasarkan interprestasi

Citra Landsat dari PUSPICS UGM tahun 2003, bahwa luas total kawasan pesisir

385.097,86 ha dengan garis pantai 381.756 Km. Dari luasan tersebut yang termasuk

hutan mangrove sebesar 198.544,52 ha serta kawasan pertambakan sebesar

126.331,2 ha dan pemukiman 500 ha, sedangkan luas tambak yang masih produktif

sebesar 49.826,21 ha. Kerusakan hutan mangrove di Kabupaten Bulungan seluas

192.421,5 ha, dimana kerusakan hutan mangrove yang tertinggi di kecamatan

14


Sesayap Hilir seluas 59.900,6 ha atau 31,13% dan yang paling terendah di

Kecamatan Tanjung Palas sebesar 8.905,3 ha atau 4,63%, sedangkan Kecamatan

Bunyu sebesar 13.414,5 ha atau 6,97%; Kecamatan Sekatak sebesar 30.120,1 ha

atau 15,65%; Kecamatan Tanjung Palas Tengah sebesar 5.726,80 ha atau 17,51%;

Kecamatan Tanjung Palas Timur sebesar 8.095,3 ha atau 4,21%; Kecamatan Tanjung

Palas Utara sebesar 12.457,3 ha atau 6,47% dan Kec. Tanjung Selor sebesar

29.004,9 ha atau 15,07%. Adapun faktor penyebab kerusakan hutan mangrove

sebagian besar diakibatkan oleh alih fungsi lahan menjadi tambak secara besar‐

besaran. Akibat dari kerusakan hutan mangrove yang bersifat ganda sangat

mempengaruhi pada eksistensi kondisi sosial ekonomi nelayan tradisional (RPJM

Kab. Bulungan 2005‐2010).

I.3.1 Konsep Neraca Sumberdaya Mangrove

Neraca ekosistem mangrove spasial merupakan suatu informasi yang dapat

menggambarkan sebaran cadangan ekosistem mangrove, pengurangan dan

penggunaan ekosistem mangrove, sehingga pada waktu tertentu dapat diketahui

kecenderungannya, apakah surplus atau defisit, jika dibandingkan dengan waktu

sebelumnya. Hal ini berguna sebagai salah satu alat monitoring kondisi ekosistem

mangrove, sehingga dalam upaya memanfaatkannya kita imbangi pula dengan

usaha perlindungan dan konservasi sehingga kelestarian lingkungan akan tetap

terjamin. Sedangkan dalam perencanaan tata ruang, neraca ekosistem mangrove

dapat dipakai sebagai salah satu masukan atas struktur tata ruang di kawasan

pesisir yang akan ditetapkan.

Mengingat pentingnya fungsi ekologis dan ekonomi dari ekosistem mangrove, maka

tantangan yang dihadapi oleh penentu kebijakan adalah bagaimana memberikan

nilai yang komprehensif terhadap ekosistem mangrove itu sendiri. Dalam hal ini

ekosistem mangrove dibedakan produknya menjadi produk atau manfaat yang

dapat diambil langsung (extractive) dan yang pemanfaatannya tidak perlu

mengambil barang sumberdaya secara langsung (non‐extractive), manfaat yang

bersifat pelayanan lingkungan (services) serta manfaat yang bersifat

keanekaragaman hayati (biodiversity).

15


Konsep neraca sumberdaya alam pesisir dan laut hampir sama dengan neraca

keuangan secara umum. Dalam penyusunan neraca sumberdaya alam pesisir dan

laut yang dihitung adalah potensi sumberdaya alam yang ada pada suatu wilayah,

untuk satu periode tertentu. Potensi sumberdaya alam yang ada harus diketahui

jumlahnya, posisi serta sebarannya. Dengan demikian penghitungan besarnya

potensi didasarkan atas sumber peta (cetak atau digital), demikian juga dengan

neraca sumberdaya alam yang disusun disajikan dalam bentuk peta (cetak atau

digital). Jika disajikan dalam bentuk cetak (print‐out), peta harus dilengkapi dengan

simbol dan legenda yang jelas sedangkan jika disajikan dalam bentuk digital, atribut

peta disimpan dalam tabel (Suryadi, et al., 2003).

Dengan demikian, penyusunan neraca sumberdaya alam pesisir dan laut spasial

dilakukan dengan memanfaatkan data hasil kegiatan inventarisasi yang telah

dilakukan dalam satu periode, minimal pada dua waktu yang berbeda. Data hasil

inventarisasi yang bisa dimanfaatkan atau dianalisis untuk kegiatan penyusun

neraca sumberdaya alam adalah data inventarisasi dengan klasifikasi yang sama.

Data hasil inventarisasi yang dilakukan pada waktu yang lebih lama (yang

menggambarkan kondisi potensi cadangan awal sumberdaya alam) dianggap

sebagai aktiva. Sedangkan data hasil inventarisasi yang dilakukan pada waktu yang

lebih baru (yang menggambarkan kondisi akhir sumberdaya alam) dianggap sebagai

pasiva. Neraca sumberdaya alam menggambarkan perubahan kondisi dari aktiva ke

pasiva.

Neraca sumberdaya alam merupakan informasi yang dapat menggambarkan

cadangan sumberdaya alam, kehilangan dan penggunaan sumberdaya alam,

sehingga pada waktu tertentu dapat diketahui kecenderungannya, apakah surplus

atau defisit, jika dibandingkan dengan waktu sebelumnya. Dengan demikian neraca

sumberdaya alam dapat berfungsi sebagai salah satu alat evaluasi potensi alam dan

suatu sistem monitoring degradasi. Data atribut peta neraca sumberdaya alam ini

juga disajikan dalam bentuk tabel scontro. Tabel neraca ini merupakan rekapitulasi

dari data yang disajikan dalam bentuk tabel inventarisasi, yang mencatumkan data

cadangan (stok awal), pemanfaatan dan pengurangan sumberdaya alam,

penambahan sumberdaya alam serta perubahan‐perubahan yang terjadi.

16


I.4.1 Konsep Valuasi Ekonomi Sumberdaya

Valuasi (penilaian) ekonomi adalah upaya untuk memberi nilai kuantitatif terhadap

barang (good) dan jasa (service) yang dihasilkan oleh sumberdaya alam dan

lingkungan, baik atas dasar nilai pasar (market value) maupun nilai non pasar (non

market value). Adapun nilai ekonomi (economic value) secara umum didefinisikan

sebagai pengukuran jumlah maksimum seseorang ingin mengorbankan barang dan

jasa untuk memperoleh barang dan jasa lainnya (Anna, 2005). Penilaian ekonomi

sumberdaya alam merupakan alat ekonomi dengan menggunakan teknik atau

metode tertentu untuk mengestimasi nilai uang dari barang dan jasa yang diberikan

oleh sumberdaya alam.

Secara umum nilai ekonomi sumberdaya alam dibagi ke dalam nilai

kegunaan/pemanfaatan (use value) dan nilai non kegunaan (non use value/passive

value). Use value adalah nilai yang dihasilkan dari pemanfaatan aktual dari barang

dan jasa (misalnya menangkap ikan, menebang kayu, dsb.). Barton (1994; dalam

Fauzi, 1999) membagi use value kedalam nilai kegunaan langsung (direct use value),

nilai kegunaan tidak langsung (indirect use value), dan nilai pilihan (option value).

Pengertian direct use value adalah output (barang dan jasa) terkandung dalam

suatu sumb erdaya yang secara langsung dapat dimanfaatkan. Indirect use value

adalah barang dan jasa yang ada karena keberadaan suatu sumberdaya yang tidak

secara langsung dapat diambil dari sumberdaya alam tersebut. Adapun option value

adalah potensi manfaat langsung atau tidak langsung dari suatu sumberdaya alam

yang dapat dimanfaatkan diwaktu mendatang dengan asumsi sumberdaya tersebut

tidak mengalami kemusnahan ataukerusakan yang permanen.

Adapun non‐use value merupakan nilai yang tidak berhubungan dengan

pemanfaatan aktual dari barang dan jasa yang dihasilkan oleh sumberdaya alam.

Non‐use value bersifat sulit diukur (less tangible) karena lebih didasarkan pada

preferensi terhadap lingkungan ketimbang pemanfaatan langsung. Secara detail

kategori non use value dibagi lagi kedalam dua sub klas yakni nilai pewarisan

(bequest value) dan nilai keberadaan (existence value). Pengertian bequest value

adalah nilai yang berkaitan dengan perlindungan atau pengawetan (preservation)

suatu sumberdayaagar dapat diwariskan kepada generasi mendatang sehingga

17


mereka dapat mengambil manfaat daripadanya sebagai manfaat yang telah diambil

oleh generasi sebelumnya. Existence value adalah nilai keberadaan suatu

sumberdaya alam yang terlepas dari manfaat yang dapat diambil daripadanya.

Tipologi nilai ekonomi total sumberdaya alam dari Barton (1994) disajikan pada

Gambar 2.

Gambar 2. Tipologi Nilai Ekonomi Total Sumberdaya Alam (Barton, 1994)

Mengacu pada tipologi nilai ekonomi total sumberdaya alam, ekosistem mangrove

mempunyai nilai manfaat langsung dan tidak langsung. Manfaat langsung yang

dapat dinilai dari keberadaan eksosistem mangrove antara lain adalah produksi

kayu. Sedangkan manfaat tidak langsung diantaranya sebagai jasa ekologis

(ecological service) seperti kemampuan menyerap karbon dan penahan gelombang.

Nilai ekonomi ekosistem mangrove secara total disajikan pada Tabel 1.

18


Tabel 1. Nilai Ekonomi Total Ekosistem Mangrove Nilai Ekonomi Total

Nilai Guna (Use Value) Nilai non Guna (Non use Value)

Langsung Tidak langsung

Nilai Pilihan Nilai Quasi Pilihan

Nilai Warisan

Nilai Keberadaan

Produk dikonsumsi secara langsung

Manfaat fungsional

Nilai guna langsung dan tidak langsung dimasa akan datang

Informasi baru hilang/ tersedianya sumberdaya

Nilai guna lagsung dan tak langsung sumberdaya

Keberlanjutan keberadaan sumberdaya tertentu

Makanan, biomas, rekreasi

Pengendali banjir, pelindung badai, perikanan, penelitian, siklus karbon, siklus nutrisi, pendidikan, studi arkeologi

Sumberdaya gen, perlindungan, biodiversitas, proses evolusi, keragaman ekosistem

Biodiversita, sumberdaya gen perlindungan spesies, proses evolusi, keragaman ekosistem

Konservasi habitat, upaya preventif pada perubahan yang tidak dapat diperbaharui

Konservasi habitat dan spesies, integrasi nilai sosial dan kultural

Sumber: Sisca Dewi, 2006

Metode atau teknik valuasi sumberdaya alam secara umum dapat dilakukan dengan

dua cara, yaitu cara langsung (direct method) dan cara tidak langsung (indirect

method). Setiap metode tersebut memiliki beberapa cara pendekatan, dimana

masing‐masing cara memiliki kelebihan dan terdapat kekurangan. Dalam teknik

penilaian secara langsung biasa digunakan Contingent Valuation Method (CVM),

sedangkan untuk teknik tidak langsung pendekatan yang biasa digunakan adalah

hedonic pricing method dan travel cost method (Fauzi, 1999). Selain itu, untuk

menilai sumberdaya alam secara ekonomi dapat dibagi pula kedalam dua kategori

yaitu valuasi yang menggunakan fungsi permintaan dan yang tidak menggunakan

fungsi permintaan.

Teknik pengukuran nilai ekonomi seringkali juga dibedakan menjadi tiga, yaitu:

pengukuran nilai ekonomi terhadap barang dan jasa yang diperdagangkan (traded),

yang tidak diperdagangkan (non market value), dan berdasarkan bukti (imputed

wilingness to pay).

19


Tabel 2. Teknik Valuasi Ekonomi Total Actual market

based information

Indirect market

based information

Hypothetical based information

Actual behavior

o Change in production o Effect on human health o Preventive cost

o Travel cost o Wage differences o Property values

o Created or simulated market

Potential behavior

o Replacement cost o Shadow project

o Surrogate goods o Opportunity cost

o Contingent valuation

Perubahan yang terjadi pada sumberdaya alam dan lingkungan akan memberikan

dampak pada kegiatan perekonomian, yang pada akhirnya berakibat pada

pendapatan dan biaya secara finansial. Perubahan pada pendapatan tersebut dapat

digunakan sebagai dasar untuk valuasi sumberdaya alam dan lingkungan. Teknik

yang digunakan pada pendekatan ini adalah melihat pendapatan yang dihasilkan

dari sumberdaya alam dan lingkungan, maupun peningkatan atau penurunan

pendapatan yang diperoleh. Kegiatan tersebut yang secara langsung akan

berdampak pada kegiatan perekonomian yang dihitung dengan satuan nilai uang.

Pendekatan produktivitas (productivity approach) atau sering juga disebut net

factor income approach adalah pendekatan yang mengukur nilai ekonomi

ekosistem berdasarkan kontribusi produktifitas ekosistem tersebut terhadap barang

dan jasa yang diperdagangkan (good and service traded). Misalnya rusaknya suatu

ekosistem mangrove akan mempengaruhi terhadap produksi kayu. Dengan

demikian penurunan nilai manfaat ekosistem mangrove bisa diukur dari penurunan

pendapatan (revenue) dari pemamfaatan batangnya.

Untuk menggunakan teknik produktifitas dibutuhkan analisis mengenai hubungan

fungsional produktifitas antara ekosistem mangrove dengan produksi kayu. Dalam

hal ini perlu diidentifikasi faktor‐faktor input untuk produksi kayu yang menjadi

output bagi ekosistem mangrove. Demikian pula faktor‐faktor biofisik yang

mempengarui produktivitas ekosistem mangrove perlu diukur dan diidentifikasi

kaitannya dengan produksi kayu.

20


I.5.1 Data Inderaja Sistem Pasif

Berdasarkan jenis data penginderaan jauh (inderaja) yang tertuang dalam KAK

terlihat bahwa terdapat 2 (dua) jenis data inderaja atau citra satelit yang akan

digunakan, yaitu: citra SPOT dan citra ALOS. Keduanya merupakan data inderaja

dengan sensor perekaman jenis pasif. Detektor yang digunakan dalam sensor

inderaja adalah detektor elektronik dengan menggunakan tenaga elektromagnetik

yang luas, yaitu spektrum tampak, ultraviolet, inframerah dekat, inframerah termal,

dan gelombang mikro.

Komponen dasar pengambilan data inderaja sistem pasif meliputi: sumber tenaga,

atmosfer, interaksi tenaga dengan obyek di permukaan bumi, sensor, sistem

pengolahan data, dan berbagai penggunaan data. Sumber tenaga utama dari sistem

pasif adalah matahari.

Citra satelit SPOT merupakan program satelit Perancis yang telah berkembang di

seluruh dunia yang merupakan satelit inderaja pertama yang menggunakan 2 (dua)

sensor bentuk sapu (pushbroom) dengan teknik penyiaman (scanning), dan

dilengkapi telemetri untuk mengirimkan data ke stasiun penerima data di bumi.

Teknologi satelit SPOT telah berkembang mulai dari SPOT 1 sampai dengan SPOT 5

saat ini yang telah dilengkapi dengan sensor multispektral. Citra SPOT multispektral

direkam dengan resolusi tinggi High Resolution Visible (HRV) yang menggunakan 3

(tiga) julat atau range panjang gelombang, yaitu: HRV‐1 atau panjang gelombang

biru (0,43 – 0,47) µm, HRV‐2 atau panjang gelombang hijau (0,50 – 0,59) µm, dan

HRV‐3 atau panjang gelombang merah (0,61 – 0,73) µm. Selain itu, pada generasi

SPOT 4 dan SPOT 5 telah dilengkapi dengan HRV‐4 atau panjang gelombang

inframerah dekat (0,79 – 0,89) µm dan HRV‐5 atau panjang gelombang inframerah

pendek (1,58 – 1,75) µm.

Dibandingkan dengan pendahulunya, SPOT‐5 menawarkan kemampuan sangat

ditingkatkan, yang memberikan solusi pencitraan tambahan biaya yang efektif.

Berkat meter ditingkatkan SPOT‐5's 5‐dan resolusi 2,5 meter dan petak imaging

luas, yang meliputi 60 x 60 km atau 60 km x 120 km dalam mode kembar‐

21


instrumen, satelit SPOT‐5 menyediakan keseimbangan yang ideal antara resolusi

tinggi dan wide‐area cakupan. Cakupan yang ditawarkan oleh SPOT‐5 adalah aset

utama untuk aplikasi seperti pemetaan skala menengah (di 1:25 000 dan 1:10 000

lokal), perencanaan perkotaan dan pedesaan, minyak dan gas bumi, dan bencana

alam. Fitur penting lainnya SPOT‐5 adalah kemampuan akuisisi belum pernah terjadi

sebelumnya dari HRS on‐board instrumen melihat stereo, yang dapat meliputi area

yang luas dalam satu lulus. sepasang citra stereo sangat penting untuk aplikasi yang

panggilan untuk pemodelan 3D medan dan lingkungan komputer, seperti database

simulator penerbangan, koridor pipa, dan perencanaan jaringan telepon mobile.

Sementara, citra ALOS (Advanced Land Observation Satellite) yang diluncurkan oleh

Japan Aerospace Exploration Agency pada 24 Januari2006. Peluncuran ALOS menggunakan roket H‐II A di Tanegashima Space Center, Jepang. Jangka waktu misi

satelit ini adalah 3‐5 tahun. ALOS memiliki 3 (tiga) instrumen, yaitu: pankromatik

untuk Stereo Mapping , PRISM untuk digital elevation mapping (DEM) dengan

resolusi 2,5 meter (0,52 – 0,77) µm, dan Advanced Visible Near Infrared Radiometer

type 2 (AVNIR‐2) digunakan untuk observasi tutupan lahan (land coverage

observation) serta Phased Array type L‐band Synthetic Aperture Radar (PALSAR)

untuk observasi lahan dan pembuatan peta hingga skala 1 : 25.000. AVNIR‐2 dengan

resolusi spasial 10 meter memiliki 4 kanal, yaitu: Kanal 1 atau panjang gelombang

biru (0,42 – 0,50) µm, Kanal 2 atau panjang gelombang hijau (0,52 – 0,60) µm, Kanal

3 atau panjang gelombang merah (0,61 – 0,69) µm, dan Kanal 4 atau panjang

gelombang inframerah dekat (0,76 – 0,89) µm. Penggunaan citra ini biasanya untuk

pembuatan peta, survey sumberdaya alam maupun pengamatan kebencanaan.

22


II PENDEKATAN TEKNIS DAN METODOLOGI II.1 PENDEKATAN

Pendekatan yang digunakan dalam pembuatan peta penutup lahan nasional ini

adalah dengan interpretasi citra satelit. Dalam teori penginderaan jauh, terdapat

dua pendekatan yang dapat dilakukan untuk proses interpretasi citra satelit yaitu

interpretasi otomatis atau yang juga disebut dengan klasifikasi multispektral dan

interpretasi visual/manual. Interpretasi otomatis (klasifikasi multispektral) hanya

bisa dilakukan pada citra satelit format digital dengan bantuan sistem komputer.

Interpretasi otomatis ini semata‐mata hanya mengandalkan nilai kecerahan untuk

membedakan obyek‐obyek yang terekam pada citra. Garis besar proses interpretasi

otomatis ini adalah, interpreter harus memilih sekelompok nilai kecerahan yang

homogen sebagai daerah contoh (sampel area) dan dianggap mewakili obyek

tertentu. Diambil beberapa sampel untuk mewakili setiap kelas penutup lahan.

Berdasarkan sampel‐sampel ini komputer akan mencocokan nilai kecerahan sampel

(dengan aturan matematis tertentu) dengan nilai‐nilai kecerahan pada keseluruhan

citra dan menggolongkannya ke dalam kelas penutup lahan tertentu. Dalam

mengkelaskan nilai‐nilai spektral citra menggunakan banyak feature tersebut,

dikenal istilah klasifikasi terbimbing (supervised classification) dan klasifikasi tak

terbimbing (unsupervised classification). Istilah 'klasifikasi terbimbing' digunakan,

karena metode ini mengelompokan nilai pixel berdasarkan informasi penutup lahan

aktual di pemukan bumi, sedangkan istilah 'klasifikasi tak terbimbing' digunakan,

karena proses pengkelasannya hanya mendasarkan pada infomasi gugus‐gugus

spektral yang tidak bertumpang susun, pada ambang jarak (threshold distance)

tertentu, dan saluran‐saluran yang digunakan.

Kelebihan dari teknik interpretasi otomatis ini adalah cepat, karena dilakukan

dengan bantuan komputer. Namun dalam pelaksanaannya teknik ini akan optimal

jika daerah kajian memiliki obyek‐obyek yang relatif homogen dengan cakupan yang

luas. Disamping itu karena teknik ini mengandalkan nilai kecerahan, maka gangguan

atmosfir seperti hamburan dan awan juga harus sekecil mungkin. Sayangnya kondisi

ini sulit ditemui di daerah tropis seperti Indonesia. Penutup lahan di Indonesia

23


sebagian besar adalah heterogen dan gangguan atmosfir seperti hamburan dan

awan juga cukup tinggi.

Disisi lain terdapat teknik interpretasi visual (manual) citra satelit yang merupakan

adaptasi dari teknik interpretasi foto udara. Citra satelit yang dimaksudkan disini

adalah citra satelit pada saluran tampak dan perluasannya. Adaptasi teknik ini bisa

dilakukan karena baik citra satelit dan foto udara, sama‐sama merupakan rekaman

nilai pantulan dari obyek. Namun karena perbedaan karakteristik spasial dan

spektralnya, maka tidak keseluruhan kunci interpretasi dalam teknik interpretasi

visual ini bisa digunakan. Kelebihan dari teknik interpretasi visual ini dibandingkan

dengan interpretasi otomatis adalah dasar interpretasi tidak semata‐mata kepada

nilai kecerahan, tetapi konteks keruangan pada daerah yang dikaji juga ikut

dipertimbangkan. Interpretasi manual ini peranan interpreter dalam mengontrol

hasil klasifikasi menjadi sangat dominan, sehingga hasil klasifikasi yang diperoleh

relatif lebih masuk akal.

Umumnya citra satelit yang digunakan untuk mendukung kegiatan pembuatan peta

neraca mangrove skala 1:50.000 adalah citra satelit SPOT/ ALOS. Pemilihan citra

SPOT sebagai aktiva dan citra ALOS sebagai pasiva dikarenakan resolusi spasial citra

kurang dari 20 meter sesuai untuk pemetaan pada skala 1:50.000 serta dapat

diperoleh langsung dari pemberi pekerjaan. Sedangkan peta tematik pendukung

sebagai data sekunder yaitu peta kawasan mangrove dari instansi terkait

(Kementerian Kehutanan, BPS, Dinas Kehutanan Kabupaten Bulungan) yang

digunakan sebagai batasan (boundary) untuk membedakan secara jelas dengan

jenis penutup lahan lainnya. Selain peta tematik, peta dasar yakni peta Rupabumi

Indonesia (RBI) dan peta Lingkungan Pantai Indonesia (LPI) dari Bakourtanal juga

tetap dibutuhkan sebagai basemap.

II.2 METODE

Proses inventarisasi dan pemetaan mangrove dengan teknik inderaja secara umum

sama dengan pemetaan liputan lahan, penekanannya terdapat dalam ektraksi

informasi dan survei lapangan. Proses inventarisasi dan pemetaan mangrove dapat

digambarkan sebagai berikut:

24


Gambar 3. Bagan Alir Inventarisasi Pemetaan Ekosistem Mangrove

II.1.2 Sumber Data dan Peta Kerja

Secara umum bahan‐bahan yang digunakan dalam kegiatan ini adalah sebagai

berikut:

1. Peta RBI dan LPI skala 1:50.000 sebanyak 17 NLP (Nomor Lembar Peta), baik dalam bentuk digital (soft copy) maupun cetak (hard copy). Peta digital sebagai sumber peta kerja, digunakan untuk menuangkan dan menyajikan tema‐tema yang diperlukan, serta berfungsi untuk membantu dalam analisis secara komputerisasi. Sedangkan peta cetak terutama dipakai sebagai petunjuk (guidance) pada waktu kegiatan survei lapangan. Nomor indeks peta tersebut adalah: 1918‐24, 1918‐51, 1918‐52, 1918‐53, 1918‐54, 1918‐44, 1919‐11, 1919‐12, 1919‐13, 1919‐14, 1919‐21, 1919‐23, 1919‐24, 1919‐41, 1919‐42, 1919‐51, 1919‐52, seperti disajikan pada Gambar 4.

2. Citra satelit SPOT sebagai data awal (aktiva) dan ALOS digunakan sebagai sumber data akhir (pasiva).

3. Data sosial ekonomi yang diperoleh dari responden langsung.

25


Gambar 4. Indeks Peta RBI dan LPI Kabupaten Bulungan

II.2.2 Peralatan yang Digunakan

Peralatan dalam penelitian meliputi peralatan yang digunakan di laboratorium dan

peralatan yang digunakan untuk survei lapangan, adalah sebagai berikut:

1. Perangkat keras (hardware), terdiri dari: alat pengolah data (satu unit

komputer), alat pencetak laporan dan peta (printer dan ploter).

2. Perangkat lunak (software), meliputi: program pengolah citra satelit dalam

format raster (seperti: ER‐Mapper ver. 7.0), program untuk konversi dari

format raster ke format vektor (seperti: ENVI ver. 4,3), program‐program

Sistem Informasi Geografis untuk analisis spasial (seperti: ArcGIS 9.3),

program pengolah data dan penulisan laporan (Excel 2003, MSWord 2003).

3. Peralatan lapangan, terdiri dari: alat pemandu dan penentu lokasi (GPS), video

dan camera, voice recorder, daftar questionaire, dan alat tulis lainnya.

II.3.2 Pra-pengolahan Dijital

Pra‐pengolahan atau preprocessing data inderaja secara dijital merupakan tahap

pengolahan awal data inderaja yang berisikan koreksi atau restorasi terhadap

gangguan‐gangguan yang terjadi pada saat perekaman. Tahapan pra‐pengolahan

26


mencakup rektifikasi (pembetulan) dan restorasi (pemulihan) citra agar data

inderaja sesuai dengan bentuk aslinya.

Citra hasil rekaman sensor inderaja mengalami berbagai distrosi (gangguan) yang

disebabkan oleh gerakan sensor, faktor media antara, dan faktor obyeknya sendiri,

sehingga perlu dibetulkan atau dipulihkan kembali. Prosedur operasional pemulihan

meliputi berbagai koreksi yaitu: koreksi radiometrik, koreksi geometrik, dan koreksi

atmosferik.

1. Koreksi Radiometrik

Koreksi radiometrik merupakan perbaikan kesalahan radiometrik yang berupa

pergesera nilai atau derajat keabuan elemen gambar atau picture element

(pixel) pada citra, agar mendekati nilai yang seharusnya. Penyebab kesalahan

radiometrik dapat dibedakan dalam 3 (tiga) kelompok, yaitu:

a. Kesalahan pada sistem optik.

Kesalahan ini dapat disebabkan oleh: (a) bagian optik pembentuk citra

buram, dan (b) perubahan kekuatan sinyal.

Adapun koreksi bising periodik dapat dihilangkan dengan menggunakan

bnd‐pass filter atau notch filter. Sementara koreksi bising sisir dapat

dilakukan dengan membuang elemen gambar dan menggantikannya

dengan nilai rata‐rata tetangganya, melalui Turkey Median flter.

b. Kesalahan karena gangguan energi radiasi elektromagnetik pada

atmosfer

Disebabkan oleh: (a) pengaruh hamburan dan serapan, (b) tanggapan

(response) amplitudo yang tidak linier, dan (c) terjadinya bising (noise)

pada waktu transmisi data.

Koreksi gangguan ini dapat dilakukan dengan model linier dan model

kalibrasi bayangan awan.

c. Kesalahan karena pengaruh sudut elevasi matahari

Menyebabkan (a) perubahan pencahayaan pada permukaan bumi,

karena sifat obyek dan kepekaan obyek menerima tenaga dari luar tidak

sama, (b) perubahan radiasi dari permukaan obyek karena perubahan

sudut pengamatan sensor.

27


Koreksi gangguan ini bergantung pada data pantulan (reflektansi)

masing‐masing obyek. Pembentukan citra sangat bagus dengan sudut

elevasi matahari 30°.

2. Koreksi Geometrik

Koreksi geometrik dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak

seperti ERMapper atau ERDAS Imagine atau software sejenis lainnya dengan

referensi mengacu pada informasi geografis dari Peta RBI atau LPI skala 1 :

50.000. Hasil akurasi titik koreksi atau Root Means Square (RMS) yang

diperoleh dari koreksi geometrik berkisar antara 0,6 – 0,9, artinya kisaran

akurasi geometrik kurang dari 1 (satu) piksel (> 30 meter). Koreksi geometri

dimana path dan row data citra satelit mempunyai sistem koordinat UTM

(Universal Transverse Mercator) yang belum tentu sama dengan basemap

atau sistem proyeksi yang digunakan. Sehingga sebelum dilakukan pendugaan

maka terlebih dahulu dilakukan koreksi secara geometris berdasarkan Ground

Control Point (GCP) sebagai titik kontrol atau referensi. Setelah dilakukan

koreksi secara geometrik, maka perlu melakukan koreksi secara atmosferik

(radiometrik), untuk melihat sejauh mana citra tersebut layak untuk

digunakan dalam proses interpretasi citra satelit. Sehingga citra satelti dapat

dikatakan layak (clear) jika kondisi tutupan awan <20 % yang digunakan

sebagai acuan untuk penentuan histogram.

Hal ini penting untuk mempertajam luas cakupan penutupan lahan yang dapat

diidentifikasi termasuk waktu, jam dan tanggal pengambilan citra tersebut

untuk mengetahui pola‐pola penutupan lahan saat melakukan klasifikasi

dimana panduannya dapat diestimasi dari rekaman kejadian yang terjadi pada

saat citra diprogram. Pada saat pengambilan image kondisi masih dalam

sistem UTM, agar kondisinya sesuai dengan koordinat datum, maka untuk itu

dilakukan registrasi melalui koreksi geometri/radiometri.

28


Gambar 5. Proses Rektifikasi untuk Koreksi Geometri Citra

Pada kenyataanya, untuk melakukan perbaikan dari 2 (dua) buah data

inderaja yang berbeda resolusi spasial (ukuran pixel) dapat dilakukan dengan

teknik Resampling. Teknik ini merupakan sutu proses transformasi citra

dengan memberikan nilai pixel citra terkoreksi. Proses resampling dimulai

dengan melakukan transformasi sistem koordinat, kemudian dilakukan proses

rekonstruksi yang mengubah (konvolusi) sunyal bentuk diskrit (titik‐tiitk)

menjadi diskrit kontinyu (titik‐titik yang saling berhubugan) yang beraturan.

Tahapan selanjutnya dilakukan penyesuaian nilai pixel pada transformasi

spasial dengan proses pembesaran dan pengecilan resolusi citra.

3. Citra Komposit Warna

Sehubungan dengan tema yang dikerjakan dalam survei dan pemetaan ini,

maka terlebih dahulu diketahui karekteristik band atau saluran dalam citra

yang digunakan untuk survei dan pemetaan tersebut. Secara umum, band

yang digunakan untuk indentifikasi ekosistem mangrove adalah band yang

bekerja pada panjang gelombang/spektrum infra merah dekat, merah, dan

hijau, yang tersusun dalam komposit warna RGB warna semu (false colour

composite). Karena ketiga band tersebut baik untuk membedakan vegetasi

dengan kenampakan air dan tanah.

4. Penajaman Citra

Penajaman citra bertujuan untuk peningkatan mutu citra, yaitu: menguatkan

kontras penampakan yang tergambar dalam citra dijital. Penajaman citra

dilakukan sebelum penampilan citra atau sebelum interpretasi dilakukan,

sudah terkoreksi

belum terkoreksi

29


dengan maksud menambah jumlah informasi yang dapat diinterpretasi secara

dijital. Beberapa terapan penajaman, seperti penajaman titik, penajaman lokal

(area), penajaman tepi serta penajaman tambahan dapat dilakukan dengan

cara filtering. Teknik penajaman kontras data inderaja dapat dilakukan dengan

grey‐level thresholding, level slicing, dan contrast streching (Purwadhi, 2001).

Secara umum teknik penajaman di dalam aplikasi inderaja dapat dikategorikan

kedalam 3 (tiga) cara, yaitu:

1. Manipulasi kontras (contrast manipulation), merupakan proses pengolahan

citra yang menggunakan teknik pemetaan tingkat keabuan, yang bertujuan

untuk meningkatkan mutu citra melalui perbaikan kotras citra (modifikasi

histogram).

2. Manipulasi kenampakan spasial (spatial features manipulation), mencakup

penggunaan filter pasial (spatial fitering), penajaman tepi (edge

enhancement), dan penggunaan analisis Fourier (fourier analysis).

3. Manipulasi multi‐citra (multi‐image manipulation), mencakup multispketral

“band rasioing”, komponen utama (principal component), komponen baku

atau kanonik (canonical component), komponen vegetasi, transformasi warna

berdasarkan kontras intensitas saturasi (intensity hue saturation color space

transformation), dan perentangandekorelasi (decorelation streching).

II.4.2 Pengolahan Citra

1. Interpretasi Mangrove

Interpretasi dilakukan secara digital dengan citra komposit RGB. interpretasi

hanya untuk melihat kenampakan mangrove dan membedakannya dengan

kenampakan yang lain. Interpretasi mangrove menggunakan standar SNI

7654:2010. Acuan lain yang digunakan dalam menghitung luas da

pemanfaatan kawasan mangrove menggunakan peta kawasan ekosistem

mangrove yang dikeluarkan oleh Kementerian Kehutanan atau Dinas

Kehutanan Kabupaten Bulungan.

Pada tahap awal, informasi yang diperoleh dari berbagai sumber tentang

sebaran mangrove di daerah penelitian dijadikan dasar penetapan lokasi dan

di‐match‐kan dengan lokasi pada citra satelite. Berikutnya, kenampakan dari

kawasan mangrove pada citra satellite diamati dan dianalisis secara visual

melalui analisis RGB dengan berbagai kombinasi band. Lokasi yang

30


mempunyai kenampakan serupa dengan kawasan mangrove tersebut

diindikasikan potensial untuk ditemukan tegakan mangrove. Kepastian

mengenai lokasi ini selanjutkan diverifikasi melalui survei lapangan.

Selain analisis secara visual, beberapa metode klasifikasi baik unsupervised

maupun supervised klasifikasi juga dilakukan untuk memperoleh lokasi yang

potensial untuk mangrove. Daerah yang diketahui sebagai pusat mangrove

dijadikan training area untuk klasifikasi terbimbing (supervised classificatin)

maksimum likelihood. Akurasi dari klasifikasi ini diverifikasi dengan

membandingkan hasil klasifikasi pada daerah pusat mangrove. Pengecekan

lapangan juga dilakukan untuk verifikasi untuk daerah yang tidak diketahui

secara pasti menjadi pusat mangrove tetapi menunjukkan klas yang sama

dengan pusat mangrove. Dalam hal ini, hasil klasifikasi merupakan petunjuk

awal untuk menduga keberadaan hutan mangrove, dan pengecekan lapangan

merupakan upaya untuk memastikan kebenaran dari keberadaan mangrove.

Klasifikasi tak terbimbing dilakukan untuk dijadikan acuan pengkelasan dalam

proses pengklasifikasian selanjutnya. Klasifikasi tak terbimbing ini dilakukan

langsung menggunakan software dan dengan pendeteksian langsung

berdasarkan gradasi warna yang terdapat pada kombinasi band yang

digunakan. Tujuan utama dilakukannya klasifikasi ini yaitu untuk mengetahui

jumlah kelas maksimum yang dapat dideteksi oleh software sehingga dalam

proses pengklasifikasian selanjutnya hasil tersebut dapat dijadikan acuan

dalam penentuan jumlah kelas.

Setelah hasil klasifikasi tak terbimbing didapatkan, maka jumlah kelas untuk

pengklasifikasian terawasi dapat ditentukan. Klasifikasi terawasi dilakukan

dengan terlebih dahulu menentukan sampel untuk setiap kelas atau membuat

training site berupa poligon tertutup dalam bentuk vektor yang di‐overlay‐kan

kedalam citra yang ada. Setelah training sample (AOI) dibuat, maka proses

klasifikasi terbimbing dapat dilakukan.

2. Pemotongan

Langkah ini merupakan cara untuk memotong citra dengan hasil interpretasi

kenampakan mangrove sehingga kenampakan citra yang tersisa hanya

kenampakan mangrove. Pemotogan citra hasil interpretasi ini memanfaatkan

peta RBI dan LPI skala 1:50.000 serta peta kawasan mangrove.

31


3. Indeks Vegetasi

Identifikasi obyek dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh

dilaksanakan dengan beberapa pendekatan antara lain; karakteristik spektral

citra, visualisasi, floristik, geografi dan phsygonomik (Hartono, 1998), .

Khususnya pada sistem satelit (citra satelit) lebih banyak didasarkan atas

karakteristik spektral. Obyek yang berbeda akan memberikan pantulan

spektral yang berbeda pula, bahkan obyek yang sama dengan kondisi dan

kerapatan yang berbeda akan memberikan nilai spektral yang berbeda.

(swain, 1978).

Indeks vegetasi merupakan suatu algoritma yang diterapkan terhadap citra

satelit, untuk menonjolkan aspek kerapatan vegetasi ataupun aspek lain yang

berkaitan dengan kerapatan, misalnya biomassa, Leaf Area Index (LAI),

konsentrasi klorofil. Atau lebih praktis, indeks vegetasi adalah merupakan

suatu transformasi matematis yang melibatkan beberapa saluran sekaligus

untuk menghasilkan citra baru yang lebih representatif dalam menyajikan

aspek‐aspek yang berkaitan dengan vegetasi (Danoedoro, 1996). Selanjutnya

dikatakan Jensen (1998) bahwa metode analisa indeks vegetasi ada beberapa

macam antara lain ; NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), GI (Green

Indeks) dan WI (Wetness Index).

Berdasarkan hasil beberapa penelitian, diantaranya dari Ahmad Faizal dan

Muhammad Anshar Amran (disampaikan pada Pertemuan Ilmiah Tahunan

MAIN XIV) mengenai model transformasi index vegetasi yang efektif untuk

prediksi kerapatan mangrove Rhizophora mucronata. Pada kajian tersebut

melakukan pengkajian terhadap identifikasi jenis dan kerapatan ekosistem

mangrove dengan menggunakan transformasi indeks vegetasi serta menguji

beberapa indeks vegetasi (NDVI, GI dan WI) dalam hal efektifitas dalam

identifikasi jenis dan kerapatan mengrove jenis Rhizophora mucronata.

Adapun hasil klasifikasi citra Landsat komposit 453 daerah penelitian

didapatkan stratifikasi kelas yang terdiri dari 5 (lima) kelas mangrove masing‐

masing Rhizopora nucronota, Nypa fruticans, Avicenis alba, Ceriop decandra,

dan Acanthus ilicifolius, satu kelas tambak, dan satu kelas daratan untuk

vegetasi lain berupa kebun campuran atau sawah, dan satu kelas lahan

terbuka (Non Vegetasi Mangrove).

Hasil transformasi indeks vegetasi didapatkan nilai digital citra yang sangat

bervariasi. Transformasi NDVI menghasilkan citra dengan nilai digital ‐ 0,6 –

0,42, nilai tersebut berdasarkan kriteria kerapatan mangrove jenis Rhizophora

32


mucronata menyebar untuk semua kerapatan. Sedangkan hasil trasnformasi

indeks GI dan WI masing‐masing didapatkan nilai indeks vegetasi dengan

kisaran 0 ‐ 104 dan ‐96 – 79. Nilai negatif yang didapatkan indeks vegetasi

transformasi WI adalah nilai lahan yang tidak tertutupi oleh vegetasi yang

kemungkinan besar adalah perairan disekitar mangrove atau lahan kosong

yang tidak ditumbuhi oleh vegetasi. Khususnya untuk jenis Rhizophora

mucronata, hasil cross cek dengan hasil klasifikasi multispektral, maka

didapatkan nilai indeks masing‐masing untuk tiap transformasi. Nilai digital

jenis Rhizophora mucronata pada Indeks NDVI didapatkan range nilai 1,5 ‐

0,42; GI dengan nilai 0 ‐ 104; dan indeks WI 0 ‐ 79. Nilai‐nilai tersebut

dikelaskan berdasarkan kategori kerapatan; jarang, sedang dan lebat.

Hasil transformasi NDVI untuk Rhizophora mucronata diperoleh nilai digital

kelas kerapatan jarang dengan kisaran 0,04 – 0,18, kerapatan sedang

dengan kisaran 0,15 ‐ 0,2 dan kerapatan rapat dengan kisaran 0.27 ‐ 0,33.

Nilai digital tersebut ditentukan berdasarkan kriteria kerapatan mangrove.

Berdasarkan data yang ada dapat diasumsikan kondisi mangrove di lokasi

penelitian cukup baik dengan nilai rasio maksimum 0,33, karena rasio nilai

NDVI ‐1 sampai dengan 1, semakin tinggi nilai maksimal maka kondisi

mangrove semakin baik (Dewanti, 1999).

Greeness Index (GI) nilai Maksimun kelas mangrove jarang adalah 24,71

sedangkan nilai minimunnya adalah 8,12. Kelas mangrove sedang niali

maksimunnya adalah 33,57 dan niali minimunnya adalah 24. Kelas rapat nilai

maksimunnya 42,88 dan nilai minimunnya adalah 17,68.

Wetness Index (WI) nilai Maksimun kelas mangrove jarang adalah 34.42

sedangkan nilai minimunnya adalah 27,91. Kelas mangrove sedang nilai

maksimunnya adalah 33,24 dan niali minimunnya adalah 24,63 Kelas rapat

nilai maksimunnya 20,88 dan nilai minimunnya adalah 11,12.

Proses NDVI ini berfungsi untuk menentukan kelas kerapatan hutan mangrove

menjadi 3 kelas yaitu kelas kerapatan rendah, kelas kerapatan sedang dan

kelas keraptan tinggi. Proses NDVI memanfaatkan beberapa saluran dari citra

satelit antara lain ; band 3 (TM 3) yang lebih dikenal dengan saluran merah

dan band 4 yang lebih dikenal dengan saluran inframerah dekat. Kelebihan

kedua saluran ini untuk identifikasi vegetasi adalah obyek akan memberikan

tanggapan spektral yang tinggi (Swain, 1978). Transformasi NDVI mengikuti

persamaan berikut (Jensen, 1998)

33


(1)

4. Kerapatan Jenis

Jumlah tegakan jenis i dalam suatu unit area, yang perhitungannya menurut

oleh Bengen (2000):

(2)

Dimana, Di adalah kerapatan jenis i, ni adalah jumlah total tegakan dari jenis i

dan A adalah luas total area pengambilan sampel (kelas).

5. Evaluasi Kekritisan Mangrove

Evaluasi kekritisan mangrove dilakukan dengan menggabungkan hasil analisis

jenis penggunaan lahan (Jpl) , kerapatan tajuk (Kt) dan tingkat abrasi (Kta)

dengan menghitung Total Nilai Skor (TNS) sebagai berikut :

TNS = (Jpl x 45) + (Kt x 35) + (Kta x 20)

Kriteria kekeritisan yang digunakan adalah :

a. TNS 100‐166 : rusak berat

b. TNS 167 – 233 : rusak

c. TNS 234 – 300 : tidak rusak

II.5.2 Survei Lapangan

Beberapa persiapan sebelum kerja lapang adalah penentuan titik sampel,

pembuatan rute perjalanan, penyiapan kendaraan yang akan dipakai dan penyiapan

peralatan survei serta pendukung untuk dokumentasi. Untuk kelengkapan survei

lapangan tiga bahan yang paling penting adalah :

1. Peta tentative yang akan dicek lapangan

2. Peta rupabumi untuk memandu perjalanan lapangan

3. Citra inderaja yang digunakan untuk interpretasi (hard‐copy)

34


Kegiatan survei lapangan meliputi:

1. Pembuatan Titik Sampel Lapangan

Titik sampel ditentukan pada setiap lokasi pemetaan dengan prinsip

persebaran yang merata, keterwakilan dan dapat dijangkau. Tiap lokasi

ditentukan beberapa titik sampel tergantung dari luas lokasi, keseragaman

penutup lahan, keraguan atau belum tuntasnya pengenalan penutup lahan

dalam proses interpretasi.

Kegiatan survei lapangan ini meliputi berbagai kegiatan, baik penentuan posisi

lapangan di dalam peta. Titik lokasi tersebut digunakan sebagai titik kontrol

atau Ground Control Point (GCP). Pengecekan hasil analisis data satelit

maupun pengumpulan data lapangan seperti kerapatan, Diameter at Breast

Height (DBH), tinggi dan famili hutan mangrove. Secara garis besar kegiatan‐

kegiatan di lapangan tersebut, antara lain:

a. Pengukuran koordinat titik kontrol dengan menggunakan alat GPS guna

membuat citra terkoreksi maupun mengetahui posisi lokasi pembuatan

training area di lapangan.

b. Pengecekan kebenaran klasifikasi dan analisis indeks vegetasi dari

beberapa kelas sampel dan hasil analisis yang meragukan.

c. Pengamatan jenis vegetasi yang dominan ataupun komposisi jenis pada

tiap‐tiap kelas penggunaan/ penutupan lahan.

d. Penentuan rute perjalanan dibuat untuk kelancaran kerja di lapangan,

yaitu untuk penentuan base camp terdekat dari masing‐masing titik

sampel serta penentuan jenis kendaraan yang akan digunakan mencapai

lokasi sampel.

e. Untuk mangrove diperhatikan ukuran, jumlah dan bentuk petak contoh

beserta cara meletakkan petak contoh tersebut, kriteria stadium

pertumbuhan dan ukuran petak contohnya serta parameter yang

diukur.

f. Kriteria stadium pertumbuhan pancang dan pohon sebagai berikut :

Pancang : Permudaan dengan tinggi 1,5 m sampai

dengan DBH kurang dari 10 cm.

Pohon : Pohon dewasa DBH 10 cm dan lebih.

35


Ukuran petak pengamatan untuk masing‐masing tingkat pertumbuhan adalah

:

Pancang : 5 m x 5 m

Pohon : 10 m x 10 m

2. Parameter yang Diukur

Dalam analisis vegetasi ada beberapa parameter vegetasi yang diukur secara

langsung di lapangan, yaitu :

a. Nama species (lokal dan ilmiah)

b. Penutupan tajuk (covering) untuk mengetahui prosentase penutupan

vegetasi terhadap lahan

c. Diameter batang, untuk mengetahui luas bidang dasar untuk menduga

volume pohon dan tegakan

d. Tinggi pohon, baik tinggi pohon bebas cabang maupun tinggi total

e. Pemetaan lokasi individu pohon.

3. Peralatan Survei

Alat dan bahan yang diperlukan dalam survei lapangan untuk pemetaan

ekosistem mangrove adalah :

a. GPS Handheld untuk mentukan koordinat pengambilan sampel

b. Kompas untuk menentukan arah transek garis.

c. Meteran dari bahan plastik atau fiberglass 50 m.

d. Tali untuk membuat transek garis dan petak contoh (plot).

e. Alat hitung atau band tally counter.

f. Gunting atau pisau pemotong ranting dan cabang tumbuh‐tumbuhan.

g. Kantong plastik yang porous dan kertas koran untuk pembuatan koleksi

vegetasi bagi keperluan analisis laboratorium.

h. Label dan alat‐alat tulis (pensil, spidol) yang tahan air untuk pencatatan

data.

i. Data sheets seperti yang seperti disajikan pada tabel isian ekosistem

mangrove.

36


j. Buku‐buku floristik untuk determinasi jenis mangrove.

k. Kamera untuk dokumentasi

II.6.2 Pasca Survei

1. Pengolahan Data Lapangan dan Re‐interpretasi Citra

Tahap pasca lapangan dalam pemetaan mangrove meliputi kegiatan

pengolahan dan analisis data setelah mendapatkan hasil sampel di lapangan.

Dilakukan pula interpretasi ulang untuk membenahi hasil interpretasi awal

sesuai dengan hasil cek lapangan.

2. Prosedur Analisis Data

Data‐data mengenai jenis, jumlah tegakan dan diameter pohon yang telah

dicatat pada tabel isian mangrove, diolah lebih lanjut untuk memperoleh

kerapatan jenis, frekuensi jenis, luas area penutupan, dan nilai penting jenis.

Kerapatan jenis (D) adalah jumlah tegakan jenis i dalam suatu unit area,

dihitung dengan persamaan berikut:

Di = ni / A (3)

Dimana,

Di : adalah kerapatan jenis i,

ni : adalah jumlah total tegakan dari jenis i dan

A : adalah luas total area pengambilan contoh (luas total petak contoh/

plot)

Penutupan jenis (Ci) adalah luas penutupan jenis i dalam suatu unit area,

dihitung dengan persamaan berikut:

Ci = Σ BA/ A (4)

Dimana,

BA = π dbh2/ 4 (cm2),

π = 3,1416 suatu konstanta dan

dbh = diameter pohon dari jenis i,

A = luas total area pengambilan contoh (luas total petak

contoh/plot)

37


II.7.2 Penyusunan Peta Neraca Ekosistem Mangrove

Studi tentang neraca sumberdaya alam secara umum ditujukan untuk melakukan

monitoring dan evaluasi dari suatu sumberdaya alam tersebut. Oleh karena itu,

pendekatan studi yang dilakukan adalah integrasi (integrated study) yang dimulai

dari penyiapan data (inventarisasi data), penyusunan neraca untuk mengetahui

perimbangannya, serta dilengkapi dengan kebutuhan informasi mengenai

basisdata. Selain itu untuk keperluan monitoring dan evaluasi perlu dilakukan kajian

yang lebih mendalam yaitu menyangkut analisis degradasi dan perhitungan nilai

ekonomi (economic valuation/economic accounting) dari kondisi terakhir

sumberdaya alam tersebut.

Data yang diperlukan untuk menyusun neraca terdiri dari data statistik (data angka)

dan data spasial (data peta). Data statistik merupakan data kondisi dari berbagai

waktu (minimal dua periode waktu). Sedangkan data spasial merupakan peta dalam

kondisi yang dianggap terkini.

Untuk keperluan ini kedua jenis data tersebut diperoleh berdasarkan kompilasi dari

berbagai sumber, terutama dari instansi sektoral terkait yang berwenang dengan

masalah data tersebut. Penyusunan neraca sumberdaya alam, sedapat mungkin

menggunakan data dan peta yang sudah dihasilkan.

Kajian lapangan dilakukan pada lokasi‐lokasi yang diperlukan untuk mewakili

klasifikasi masing‐masing sumberdaya. Untuk mendapatkan peta neraca dilakukan

dengan cara overlay antara peta aktiva dan peta pasiva.

1. Penyajian neraca secara spasial (peta) menggunakan peta sesuai skala yang

diinginkan.

2. Penyajian neraca secara numerik (angka) menggunakan tabel discontro, yang

mencerminkan kolom‐kolom sebagai kondisi awal (aktiva), kondisi akhir

(pasiva), dan perubahannya. Neraca numerik diperoleh dari database data

spasial.

Peta neraca sumberdaya hutan menyajikan :

1. Data persebaran (luas) ekosistem mangrove yang tidak mengalami

perubahan.

38


2. Data persebaran (luas) ekosistem mangrove, yang terjadi perubahan

penutupan vegetasinya.

Peta aktiva diperoleh melalui interpretasi citra secara digital. Hasil interpretasi

dalam bentuk raster. Proses vektorisasi dilakukan secara digital. Peta Neraca

Ekosistem mangrove dihasilkan dari hasil tumpang‐susun (overlay) peta aktiva dan

peta pasiva. Luas masing‐masing poligon berdasarkan fungsi hutan dan penutupan

vegetasi diperoleh dari hasil perhitungan peta digital.

Hasil interpretasi citra berupa peta aktiva dan pasiva kemudian diubah kedalam

bentuk vektor dengan menggunakan perangkat lunak SIG. Selanjutnya peta aktiva

dan peta pasiva dioverlay untuk menghasilkan peta neraca sumberdaya hutan. Peta

neraca adalah peta hasil tumpang susun (overlay) peta aktiva dan pasiva, sehingga

memberikan gambaran keadaan awal, perubahan yang terjadi dan keadaan akhir.

Prosedur kerja ini mengacu pada Spesifikasi Teknis Neraca Sumberdaya Alam Pesisir

dan Laut (Nilwan, et al., 2003)..

Penyajian peta neraca ekosistem mangrove terdiri dari dua hal yaitu:

1. Penyajian neraca secara spasial (peta) menggunakan peta skala 1: 50.000

2. Penyajian neraca secara numerik menggunakan tabel, sehingga akan

mencerminkan kondisi awal ekosistem mangrove (aktiva), kondisi akhir

ekosistem mangrove (pasiva) dan perubahannya.

Beberapa informasi yang harus ada dalam penyajian peta neraca ekosistem

mangrove ini meliputi : a) periode waktu penyusunan neraca, yaitu periode waktu

antara pendataan awal dengan pendataan akhir, b) nama dan lokasi wilayah, c)

batas‐batas wilayah, yaitu batas‐batas yang digambarkan dalam peta, d) informasi

data aktiva, misalnya: kawasan hutan/non kawasan hutan, areal berhutan/non

berhutan, berdasarkan survei langsung di lapangan ataupun dari data sekunder, dan

d) informasi perubahannya, yaitu antara aktiva dan pasiva.

39


Gambar 6. Overlay Antara Peta Aktiva dan Peta Pasiva

Penyajian peta dilakukan dengan menggunakan software ArcView yang dibuat

sesuai standar peta yang telah ada. Peta yang dihasilkan adalah neraca ekosistem

mangrove spasial skala 1 : 50.000. Informasi tersebut disajikan dalam bentuk cetak

(hardcopy) dan di dalam soft copy (dengan media CD‐ROM) serta deskripsi dan hasil

analisis yang dikemas dalam bentuk buku laporan.

neraca pemetaan mangrove

Documents