Identifikasi dan Estimasi Biomassa Hutan Mangrove dengan Menggunakan Citra Landsat (Studi Kasus : Kabupaten Subang, Jawa Barat)

AbstrakHutan mangrove memiliki kandungan hutan terpadat di wilayah tropis. Biomassa berhubungan dengan perubahna iklim dan memiliki peran penting dalam siklus kar- bon. Kerusakan mangrove mengakibatkan bertambahnya kandungan karbon pada at- mosfer. Karena itu diperlukan analisis lahan mangrove dan biomassanya untuk men- gurangi dampak kerusakan mangrove. Penelitian dilakukan dengan metode klasifi- kasi terbimbing untuk mendapatkan luas hutan mangrove Kabupaten Subang pada tahun 1993, 2003 dan 2013. Metode klasifikasi terbimbing yang digunakan adalah Support Vector Machine karena memiliki akurasi terbaik. Estimasi biomassa dil- akukan dengan menggunakan persamaan allometrik dari nilai NDVI mangrove untuk dilihat persebarannya pada Kabupaten Subang. Hasil penelitian menunjukkan penurunan luas hutan mangrove dari tahun 1993 dibandingkan dengan tahun 2003 dan tahun 2013 dibandingkan dengan tahun 2003. Rata-rata biomassa hutan man- grove pada Kabupaten subang pada tahun 1993, 2003 dan 2013 berkisar antara 4-5 ton/hektar.Kata kunci: Mangrove, Biomassa, Landsat, Kabupaten Subang, NDVI. AbstractMangrove is the most carbon-rich forest in tropical area. Biomass is related to cli- mate change and has an important role in carbon cycle. Damage to mangrove can increase the amount of carbon in the atmosfer. It is important to analyze mangrove forest and estimate the biomass to reduce the impact of mangrove forest. This research use supervised classification to get mangrove area in Subang regency from 1993, 2003 and 2013. Support vector machine is used because it has the highest accuracy between the other supervised classification. Allometrik equation that based on NDVI is used to estimate the biomass of mangrove. The research result shows mangrove forest in Subamg regency is decreased from 1993 to 2013. The biomass average in Subang regency is ranged between 4-5 ton/hectare.Keywords: Mangrove, Biomass, Landsat, Subang regency, NDVI.