ANALISIS PERBANDINGAN PENENTUAN EMISI KARBON MENGGUNAKAN IPCC DAN SATELIT PENGINDERAAN JAUH (Studi Kasus: Perkebunan Kelapa Sawit di Panglejar, Subang)

Abstract

Estimasi stok dan emisi karbon di sektor perkebunan kelapa sawit menjadi instrumen krusial dalam mitigasi perubahan iklim global serta pelaporan inventarisasi gas rumah kaca. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan mendalam mengenai efektivitas penentuan nilai karbon menggunakan metodologi standar Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Tier 1 dan metode penginderaan jauh berbasis model Light Use Efficiency (LUE). Fokus utama penelitian adalah untuk mengevaluasi variabilitas spasial dan akurasi hasil perhitungan emisi yang dihasilkan dari dinamika perubahan tutupan lahan di Perkebunan Kelapa Sawit Panglejar, Kabupaten Subang, Jawa Barat, dalam rentang waktu dua dekade, yakni tahun 2004 dan 2024.

Metodologi penelitian ini mengintegrasikan teknologi komputasi awan melalui platform Google Earth Engine (GEE) dengan memanfaatkan data multitemporal dari citra satelit Landsat 5 TM (2004) dan Landsat 8 OLI (2024). Tahapan awal dimulai dengan klasifikasi tutupan lahan menggunakan algoritma Random Forest untuk memetakan empat kelas utama: Kelapa Sawit, Lahan Kosong, Badan Air, dan Bangunan/Infrastruktur. Dalam pendekatan IPCC Tier 1, perhitungan stok karbon dilakukan secara linear dengan mengalikan luas setiap kelas tutupan lahan dengan nilai densitas karbon default (ton C/ha) berdasarkan pedoman IPCC 2006, di mana nilai fraksi karbon ditetapkan sebesar 0,47 dan rasio akar-pucuk (root-to-shoot ratio) sebesar 0,37. Pendekatan ini menghasilkan angka estimasi yang terstandarisasi namun bersifat homogen secara spasial.

Sebagai pembanding, metode penginderaan jauh (Satelit) diterapkan menggunakan pendekatan biofisik melalui parameter Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang diturunkan menjadi fraction of Photosynthetically Active Radiation (fPAR) dan Net Primary Production (NPP). Metode ini memungkinkan deteksi karbon dilakukan secara berbasis piksel (pixel-based), sehingga mampu menangkap respon spektral vegetasi secara riil di lapangan. Secara naratif, hasil penelitian  menunjukkan bahwa metode IPCC Tier 1 sangat handal untuk kebutuhan administratif dan kebijakan nasional karena kesederhanaannya dalam pengolahan data, namun memiliki keterbatasan dalam menggambarkan degradasi atau pertumbuhan vegetasi di dalam satu blok lahan yang sama. Sebaliknya, metode penginderaan jauh (LUE/NPP) menunjukkan variabilitas spasial yang tinggi dan mampu mendeteksi fluktuasi serapan karbon yang dipengaruhi oleh fase usia tanaman serta kesehatan kanopi kelapa sawit secara dinamis.

Hasil analisis perubahan karbon (carbon change) periode 2004–2024 menunjukkan adanya tren peningkatan stok karbon seiring dengan ekspansi lahan produktif dari lahan kosong menjadi perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi kedua metode tersebut memberikan perspektif yang saling melengkapi; metodologi IPCC Tier 1 memberikan kepastian hukum dan standar pelaporan, sementara analisis satelit memberikan akurasi spasial untuk manajemen karbon tingkat mikro. Temuan ini diharapkan dapat menjadi pedoman teknis bagi pengelola perkebunan dalam memantau emisi karbon secara efisien dan akurat guna mendukung pembangunan perkebunan berkelanjutan di Indonesia.Kunci: Emisi karbon, tutupan lahan, kelapa sawit, IPCC Tier 1.