ANALISIS NEKROMASSA BERDASARKAN INDEKS VEGETASI DI KAWASAN HUTAN DENGAN TUJUAN KHUSUS UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT

This study aims to calculate the correlation of the potential of restless necromass with vegetation index and estimate restless necromass with greenness index using Landsat 9 imagery in the KHDTK area. The data used in this study is in the form of primary data and secondary data. The primary data used are remote sensing data in the form of the latest Landsat 9 imagery and field observation data. Field conservation data is the bottom carbon (litter necromass) which includes total weight, wet weight, and dry weight in each sampling plot. While secondary data are obtained based on literature studies. Then perform correlation analysis, regression analysis, and accuracy tests. The results of this study showed that based on 35 samples, research data was taken around 28 samples to be a reference in modeling. The results of a single regression correlation between the vegetation index value and the dry weight of the necromass were obtained a correlation value of 0.60 and an RMSE value of 12.56 obtained from the average dry weight of the necromass of 28 samples whose average number of necromass dry weight was 106.59. This means that this modeling value has a slight error difference, so that this correlation modeling can be used as a reference to measure and map the magnitude of the distribution of restless necromass.Penelitian ini bertujuan menghitung korelasi potensi nekromassa seresah dengan indeks vegetasi dan Mengestimasi nekromassa seresah dengan indeks kehijauan menggunakan citra Landsat 9 pada areal KHDTK. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan yaitu data pengindraan jauh berupa Citra Landsat 9 terbaru dan data hasil observasi lapangan. Data obeservasi lapangan yaitu yaitu karbon bawah (nekromassa seresah) yang meliputi berat total, berat basah, dan berat kering dalam setiap plot sampling. Sedangkan data sekunder diperoleh berdasarkan studi kepustakaan. Kemudian malakukan analisis korelasi, analisis regresi, dan uji akurasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Berdasarkan 35 jumlah sampel data penelitian diambil sekitar 28 sampel untuk menjadi acuan dalam pemodelan. Adapun hasil korelasi regresi tunggal antara nilai indeks vegetasi dengan berat kering nekromassa seresah yaitu mendapatkan nilai korelasi sebesar 0,60 dan nilai RMSE sebesar 12,56 yang didapatkan dari rata rata Berat Kering nekromassa yang berjumlah 28 sampel yang jumlah rata rata Berat Kering Nekromassa sebesar 106,59. Artinya nilai pemodelan ini memiliki selisih kesalahan yang sedikit, sehingga pemodelan korelasi ini dapat dijadikan acuan untuk mengukur dan memetakan besar sebaran nekromassa seresah.

Authors

Publication Details

Journal
Jurnal Sylva Scienteae
Published
2024-11-04
DOI
https://doi.org/10.20527/jss.v7i5.9604
Primary Topic
Plant Growth and Agriculture Techniques
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

ANALISIS NEKROMASSA BERDASARKAN INDEKS VEGETASI DI KAWASAN HUTAN DENGAN TUJUAN KHUSUS UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT

Ahmad Jauhari, Syam’ani Syam’ani, Muhammad Indra Ariansyah
Jurnal Sylva Scienteae
Plant Growth and Agriculture Techniques
article

ANALISIS NEKROMASSA BERDASARKAN INDEKS VEGETASI DI KAWASAN HUTAN DENGAN TUJUAN KHUSUS UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT

Ahmad Jauhari, Syam’ani Syam’ani, Muhammad Indra Ariansyah
article en

Abstract

This study aims to calculate the correlation of the potential of restless necromass with vegetation index and estimate restless necromass with greenness index using Landsat 9 imagery in the KHDTK area. The data used in this study is in the form of primary data and secondary data. The primary data used are remote sensing data in the form of the latest Landsat 9 imagery and field observation data. Field conservation data is the bottom carbon (litter necromass) which includes total weight, wet weight, and dry weight in each sampling plot. While secondary data are obtained based on literature studies. Then perform correlation analysis, regression analysis, and accuracy tests. The results of this study showed that based on 35 samples, research data was taken around 28 samples to be a reference in modeling. The results of a single regression correlation between the vegetation index value and the dry weight of the necromass were obtained a correlation value of 0.60 and an RMSE value of 12.56 obtained from the average dry weight of the necromass of 28 samples whose average number of necromass dry weight was 106.59. This means that this modeling value has a slight error difference, so that this correlation modeling can be used as a reference to measure and map the magnitude of the distribution of restless necromass.Penelitian ini bertujuan menghitung korelasi potensi nekromassa seresah dengan indeks vegetasi dan Mengestimasi nekromassa seresah dengan indeks kehijauan menggunakan citra Landsat 9 pada areal KHDTK. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan yaitu data pengindraan jauh berupa Citra Landsat 9 terbaru dan data hasil observasi lapangan. Data obeservasi lapangan yaitu yaitu karbon bawah (nekromassa seresah) yang meliputi berat total, berat basah, dan berat kering dalam setiap plot sampling. Sedangkan data sekunder diperoleh berdasarkan studi kepustakaan. Kemudian malakukan analisis korelasi, analisis regresi, dan uji akurasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Berdasarkan 35 jumlah sampel data penelitian diambil sekitar 28 sampel untuk menjadi acuan dalam pemodelan. Adapun hasil korelasi regresi tunggal antara nilai indeks vegetasi dengan berat kering nekromassa seresah yaitu mendapatkan nilai korelasi sebesar 0,60 dan nilai RMSE sebesar 12,56 yang didapatkan dari rata rata Berat Kering nekromassa yang berjumlah 28 sampel yang jumlah rata rata Berat Kering Nekromassa sebesar 106,59. Artinya nilai pemodelan ini memiliki selisih kesalahan yang sedikit, sehingga pemodelan korelasi ini dapat dijadikan acuan untuk mengukur dan memetakan besar sebaran nekromassa seresah.

Jurnal Sylva ScienteaeVol. 7(5)
Openalex Percentile: Top 73%
Plant Growth and Agriculture Techniques
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.