MODEL ALLOMETRIK BIOMASSA POHON SHOREA LAEVIS (BANGKIRAI) UNTUK MENDUKUNG INVENTARISASI KARBON HUTAN BERKELANJUTAN - Widia Sri Utami; Muhammad Rafii Nur Fauzan; Letus Sepsamli; Oshlifin Rucmana Saud (Jurnal Hutan Tropis, 2026)
Estimasi cadangan karbon yang akurat sangat penting untuk perencanaan hutan berkelanjutan dalam hal mitigasi perubahan iklim global di Kalimantan Timur. Salah satu laboratorium alam yang memiliki lokasi strategis dengan Ibu Kota Nusantara (IKN) yaitu KWA Bukit Bangkirai. Lokasi ini memiliki potensi jenis pohon Shorea laevis (Bangkirai) yang memiliki serapan karbon yang tinggi karena memiliki pertumbuhan pohon mencapai diameter dan ketinggian yang besar. Model allometrik biasanya digunakan yaitu bersifat umum dan menyertakan berat jenis pohon sehingga tidak dapat menggambarkan kondisi faktor internal dan eksternal yang memengaruhi pertumbuhannya. Berat jenis pohon biasanya mengharuskan menebang pohon untuk mendapatkan nilainya. Disisi lain dapat menyebabkan serapan karbon menurun. Salah satu teknik untuk estimasi karbon melalui inventarisasi karbon berkelanjutan diperlukan teknik tanpa menebang pohon yaitu menggunakan model allometrik yang sesuai dengan kondisi pertumbuhannya dan meminimalkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk untuk membuat model allometrik pohon Shorea laevis untuk inventarisasi karbon yang berkelanjutan. Metode penelitian menggunaakan data primer yang dihasilkan dari inventarisasi dengan mengukur diameter (DBH) (cm) dan tinggi pohon total (m). Inventarisasi dilakukan secara sensus pada PUP I dan PUP II yang memiliki luas sebesar 1 hektar. Perhitungan biomassa dan karbon mengacu pada SNI 7724 Tahun 2019. Model allometrik yaitu dengan analisis statistik deskriptif, uji pencilan, analisis regresi linier dan non linier, uji kecocokan model, serta uji validasi model. Model allometrik terbaik untuk inventarisasi karbon berkelanjutan yaitu model Power Y=0,001 D2,476 memiliki R2-Adj (0,986), standard error estimated (0,144), NRMSE (4,413), dan MAPE (1,751) artinya model dapat mengestimasi dalam kategori sangat baik.