BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pemanfaatan hasil hutan dalam proses perencanaannya membutuhkan suatu kegiatan inventarisasi. Menurut Husch (1987), inventarisasi hutan adalah suatu usaha atau kegiatan untuk menyajikan taksiran-taksiran kuantitas kayu di hutan menurut suatu urutan klasifikasi seperti spesies, ukuran dan kualitas.
Salah satu tujuan dari kegiatan inventarisasi hutan adalah untuk menduga volume pohon. Dalam menduga volume pohon tersebut dibutuhkan suatu alat bantu inventarisasi berupa tabel volume. Tabel volume lokal menyajikan volume pohon menurut diameter setinggi dada (dbh). Dengan adanya tabel volume lokal, pengukuran yang dilakukan saat kegiatan inventarisasi hanya pengukuran diameter setinggi dada (dbh).
Banyak model persamaan yang digunakan dalam penyusunan tabel volume, salah satunya adalah persamaan Berkhout. Persamaan Berkhout : V = aDb (dimana : V = volume pohon ; D = dbh ; a, b = konstanta) adalah persamaan regresi yang paling banyak digunakan. Persamaan ini merupakan persamaan yang praktis dan sederhana karena hanya menggunakan diameter (dbh) sebagai peubah penduga. Selain itu, model persamaan ini secara matematis memiliki kerangka pemikiran (landasan teoritis) yang jelas.
Setiap jenis pohon memiliki karakteristik ukuran dan bentuk pohon yang berbeda dengan yang lain. Karakteristik inilah yang menyebabkan setiap jenis pohon memiliki model persamaan penduga volume yang berbeda satu sama lain. Dari segi kepraktisan pemakaian di lapangan, semakin banyak persamaan menjadi semakin tidak praktis.
1.2 Tujuan
Tujuan dari penelitian ”Pengelompokan Jenis dalam Penyusunan Tabel Volume Lokal di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua” adalah :
1. Menyusun tabel volume lokal untuk lima jenis kayu komersil melalui persamaan Berkhout di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri.
2. Memperoleh komposisi pengelompokan jenis terbaik dari persamaan regresi lima jenis tersebut.
1.3 Manfaat Penelitian
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Inventarisasi Hutan
Inventarisasi hutan menurut Dephut (1970) adalah pengumpulan dan penyusunan data-data mengenai hutan dalam rangka pemanfaatan hutan bagi masyarakat secara lestari dan serba guna. Menurut Dephut (2002), inventarisasi hutan adalah upaya untuk mengetahui hal ikhwal mengenai hutan, antara lain lokasi, komposisi jenis pohon, potensi, aksesbilitas, serta informasi lain yang dibutuhkan. Inventarisasi tegakan adalah kegiatan pencatatan, pengukuran dan taksasi volume pohon yang akan ditebang di hutan alam dalam rangka pembukaan wilayah dan atau penyiapan lahan (Dephut 2004).
2.2 Volume Pohon
Secara alami, volume kayu dapat dibedakan menurut berbagai macam klasifikasi sortimen. Beberapa jenis volume kayu yang paling lazim dipakai sebagai dasar penaksiran, adalah (Dephut 1992) :
1. Volume tunggak : yaitu volume kayu yang terdiri atas akar dan pangkal pohon, sampai ketinggian (tunggak) tertentu. Tinggi tunggak ini bervariasi dari 0,1-0,5 m, tetapi sebagian besar diambil 0,3 m. Di daerah yang berbukit, tinggi tunggak dihitung sama dengan tinggi banir.
2. Volume kayu batang (Vst) : ialah volume kayu di atas tunggak sampai permukaan tajuk. Bagian pohon yang menyusun volume ini adalah batang pokok sampai percabangan pertama.
3. Volume kayu tebal (Vdk) : ialah volume kayu di atas tunggak sampai diameter dengan kulit besar 7 cm. Disini tercakup batang pokok dan cabang-cabang besar.
Rumus umum untuk menaksir volume kayu suatu pohon adalah (Dephut 1992) : V= (πd²)/4 x h x f
= g x h x f Dimana : v : volume kayu
d : diameter setinggi dada h : tinggi pohon
g : luas penampang melintang pohon pada setinggi dada f : bilangan bentuk
Untuk menentukan volume dolok (sortimen kayu) sebagai bagian dari volume kayu/pohon, telah dikembangkan rumus-rumus matematik sebagai berikut (Sutarahardja 2008) :
Rumus Smallian : V = 0,5 x (B + b) x L Rumus Huber : V = B1/2 x L
Rumus Brereton : V = {0,25 x π x (D + d )² x L x 0,5 } Rumus Newton : V = {B + (B1/2 x 4) + b } x L x 1/6 Rumus Schiffel : V = {(0,16 x B) + (0,66 x B1/2) x L Dimana :
V = volume dolok (logs) atau batang pohon dalam m3 B = luas bidang dasar pangkal batang dalam m2 b = luas bidang dasar ujung batang pohon dalam m2
B1/2 = luas bidang dasar bagian tengah batang pohon dalam m2 D = diameter pangkal batang pohon dalam meter
d = diameter ujung batang pohon dalam meter L = panjang batang pohon
Penentuan volume sortimen (batang pohon) dengan menggunakan rumus-rumus di atas, jika makin pendek panjang batang (L) akan menghasilkan volume yang lebih tepat, karena rumus-rumus di atas merupakan perhitungan volume yang mendasarkan kepada bentuk benda teratur yaitu bentuk silinder. Berdasarkan volume sortimen-sortimen kayu yang diukur dengan rumus di atas, maka volume pohon dapat diketahui yaitu penjumlahan dari volume sortimen-sortimen dari pohon yang bersangkutan (Sutarahardja 2008).
banyak digunakan karena cukup praktis dan mudah dalam penerapannya. Rumus Newton memberikan ketelitian yang tinggi dibanding dengan rumus lainnya, namun rumus ini memerlukan pengukuran kedua ujung batang dan tengah batang, sehingga penggunaannya lebih terbatas dan kurang praktis (Sutarahardja 2008).
2.3 Tabel Volume
Tabel volume merupakan suatu tabel yang menyajikan data/informasi tentang volume kayu yang dapat dimanfaatkan dari sebatang pohon yang dirinci menurut dimensi tinggi dan/atau diameter (dbh) pohon. Berdasarkan lokasi dan peubah/dimensi penentu yang digunakannya, dikenal ada dua macam tabel volume, yaitu tabel volume lokal (disebut pula tarif volume) dan tabel volume standar (Fahutan IPB 2010).
Tabel volume pohon lokal atau tarif volume adalah bentuk khusus dari tabel volume pohon, yaitu tabel yang memberikan nilai volume pohon dengan cukup mengetahui hanya satu besaran saja dari pohon yang bersangkutan. Besaran tersebut adalah yang paling mudah diukur, yaitu diameter pohon setinggi dada atau keliling pohon setinggi dada. Dengan tidak mengikutsertakan besaran tinggi pohon, maka tarif volume memiliki daerah berlaku yang terbatas (Sutarahardja 2008).
Tabel volume pohon lokal atau tarif volume mencerminkan bentuk kompromi antara persyaratan ketelitian dan kemungkinan-kemungkinan praktis pelaksanaannya. Dengan tidak memperhitungkan faktor tinggi pohon, maka volume pohon individual yang ditunjukkan oleh tarif volume, rata-rata akan lebih besar penyimpangannya daripada volume pohon yang sebenarnya jika dibandingkan dengan volume pohon yang memperhitungkan faktor tinggi pohon seperti yang diberikan oleh tabel volume pohon standar. Berkaitan dengan hal tersebut, untuk memperkecil penyimpangan maka tabel volume lokal hanya berlaku setempat, yaitu tempat atau daerah dimana pohon-pohon contoh penyusun tabel volume lokal tersebut diambil (Sutarahardja 2008).
lainnya dan yang umum ditambahkan sebagai peubah penentu volume pohon adalah jenis peubah tinggi pohon, baik tinggi total, tinggi bebas cabang ataupun tinggi yang lain yang dianggap mempunyai peranan dalam tujuan untuk pendugaan potensi tegakan (Sutarahardja 2008).
Berikut adalah tahapan pengukuran dan pengumpulan data untuk membuat tabel volume (Dephut 2009) :
a. Memilih pohon-pohon contoh yang memenuhi kriteria.
b. Mengukur diameter setinggi dada (dbh) pada ketinggian 130 cm dari permukaan tanah, atau 30 cm di atas banir untuk tinggi banir lebih dari 1 m. c. Melakukan persiapan penebangan untuk menghindari batang pecah atau patah
setelah rebah yang dilakukan oleh penebang (chainsawman).
d. Menghitung volume batang rebah dengan cara mengukur peubah-peubah volume yaitu diameter dan tinggi atau panjang batang. Pekerjaan yang dilakukan adalah :
1. Mengukur panjang batang mulai dari potongan bawah sampai batang bebas cabang. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan pita ukur.
2. Mengukur diameter setiap seksi dengan panjang 2 m. Untuk seksi terakhir panjang seksi sama dengan atau di bawah 2 m.
Pengukuran dilakukan dengan metode Smallian yaitu diameter diukur pada pangkal dan ujung seksi. Letak diameter pangkal seksi pertama adalah 30 cm di atas banir. Pengukuran dilakukan dengan melingkarkan pita diameter pada batang. Jika terjadi kesulitan yang disebabkan batang menempel pada tanah, maka dilakukan penggalian sampai pita diameter dapat dilingkarkan pada batang. Untuk titik yang tidak dapat diukur, dilakukan interpolasi linier. Interpolasi linier menggunakan rumusan sebagai berikut (Dephut 2009) :
de = d1 – 2
� x (d1 - d2) Dimana:
de : diameter dugaan (diameter di titik 2 meter setelah d1) (cm) d1 : diameter sebelumnya (cm)
Jumlah pohon contoh yang diambil diusahakan sebanyak mungkin, misalnya 50 sampai 100 pohon dianggap telah mewakili untuk areal yang tidak terlalu luas. Dalam pemilihan pohon contoh, perlu diperhatikan juga ketersebaran diameter sehingga mewakili kisaran diameter dari yang terkecil sampai terbesar. Semakin lebar kisaran diameter dari pohon-pohon contoh tersebut, maka model yang terbentuk nantinya akan semakin leluasa digunakan untuk menduga volume dari pohon yang berdiameter kecil sampai besar. Selain itu, apabila tinggi pohon akan dijadikan sebagai peubah bebas (selain diameter), pengambilan pohon contoh pun harus mewakili ketersebaran tinggi pohon dalam tegakannya (Fahutan IPB 2010).
2.4 Bipa, Jambu, Matoa, Medang dan Merbau
Tabel 1 Taksonomi bipa, jambu, matoa, medang dan merbau
Taksonomi Jenis
Bipa Jambu Matoa Medang Merbau
Kingdom Plantae Plantae Plantae Plantae Plantae
Divisi Magnoliophyta Magnoliophyta Magnoliophyta Magnoliophyta Magnoliophyta Kelas Magnoliopsida Magnoliopsida Magnoliopsida Magnoliopsida Magnoliopsida Sub Kelas Dilleniidae Rosidae Rosidae Magnoliidae Rosidae
Ordo Marvales Myrtales Sapindales Laurales Fabales
Famili Sterculiaceae Myrtaceae Sapindaceae Lauraceae Fabaceae
Genus Pterygota Eugenia Pometia Litsea Instia
Spesies Pterygota forbesii
F.V.Muell
Eugenia spp Pometia pinnata Forst
Litsea firma
Hook.f
Instia spp
2.4.1 Bipa (Pterygotaforbesii F.V.Muell)
kepala sari beruang 2, membuka dengan celah membujur atau dengan liang di ujung atasnya. Bakal buah menumpang, tersusun atas 2-5 kadang-kadang 10-12 daun buah, atau hanya terdiri atas 1 daun buah saja. Tiap ruang berisi 2 bakal biji atau lebih, jarang sekali hanya 1. Buahnya buah kering atau buah buni, tidak membuka atau membuka dengan cara yang bermacam-macam. Biji dengan endosperm berdaging atau tanpa endosperm, kadang-kadang bersalut. Lembaga lurus atau bengkok (Tjitrosoepomo 2007).
Pohon dengan kanopi besar dengan tinggi sampai 30 m dan diameter 100 cm, ada banir, kulit pohon berwarna merah pucat, coklat atau abu-abu. Daun spiral, sederhana, ada tangkai, simetris, tulang daun menyirip, permukaan bawah daun hijau, permukaan atas daun hijau tua kusam. Bunga berkelamin tunggal, dengan bunga jantan dan bunga betina pada tanaman yang sama. Buah berwarna coklat atau merah, 6-7 mm, tidak berduri, tidak berdaging, ada folikel dan bijinya sekitar 100 (Conn & Damas 2010).
2.4.2 Jambu (Eugenia spp)
Suku Myrtaceae. Pohon atau perdu, daun tunggal, bersilang berhadapan, pada cabang-cabang mendatar seakan-akan tersusun dalam 2 baris pada 1 bidang, karena adanya aborsi kadang-kadang poligam, aktinomorf. Kelopak dan mahkota masing-masing terdiri atas 4-5 daun kelopak dan sejumlah daun mahkota yang sama yang kadang-kadang berlekatan atau tidak terdapat. Benang sari banyak, kadang-kadang berkelompok berhadapan dengan daun-daun mahkota, mempunyai tangkai sari dengan warna cerah, yang kadang-kadang menjadi bagian bunga yang paling menarik. Bakal buah tenggelam, mempunyai 1 tangkai putik, beruang 1 sampai banyak dengan 1-8 bakal biji dalam tiap ruang. Buah bermacam-macam pada ujungnya masih jelas tampak kelopak yang tidak gugur, sisa tangkai putik dan sisa-sisa benang sari tertinggal di dalam kelopak. Biji dengan sedikit atau tanpa endosperm, lembaga lurus, bengkok atau melingkar, ada pula yang terpuntir seperti spiral (Tjitrosoepomo 2007).
berkelompok, tetapi dalam beberapa hutan sangat umum. Kayunya berat, padat dan cukup halus strukturnya, berserat lurus, coklat, coklat merah gading hingga coklat warnanya dengan roma jingga. Dapat diperoleh dalam ukuran-ukuran besar, dapat dianggap tahan lama dan digunakan untuk bahan bangunan (Heyne 1987).
Syzygium cf. versteegii (L.) Merr & Perry. Pohon berukuran kecil, tinggi mencapai 10 m. Batang utama silindris, sedikit berbuncak, berpilin dan berlekuk, bebas cabang mencapai 4,5 m dengan diameter setinggi dada 30 cm, berbanir kecil, dengan tinggi banir 40 cm dan lebar 60 cm. Daun tunggal, berhadapan, berbentuk menjorong hingga lonjong. Takikan batang pepagan tebalnya 5-7 mm, keras dan berserat berwarna merah jingga, tidak bergetah (Lekitoo et.al 2010).
2.4.3 Matoa (Pommetia pinnata Forst)
Suku Sapindacea. Semak, perdu atau pohon, kadang-kadang liana dengan alat-alat pembelit. Daun tunggal atau majemuk menyirip tunggal atau berganda, duduknya tersebar, jarang berhadapan, dengan atau tanpa daun penumpu. Bunga banci, berkelamin tunggal atau poligam, seringkali berumah 2, tersusun dalam rangkaian yang bermacam-macam, biasanya berbentuk malai, zigomorf dengan bidang simetri miring. Daun kelopak 5, bebas atau berlekatan, tersusun seperti genting atau katup. Daun mahkota 3-5, sering tidak terdapat. Cakram biasanya terdapat, seringkali pada satu sisi saja di luar lingkaran benang sari. Benang sari 8, kadang-kadang 5, 10, atau banyak, tertanam di sebelah dalam cakram, tangkai sari bebas, sering berambut. Kepala sari beruang 2. Bakal buah menumpang, dekat pangkal berlekuk atau berbagi, biasanya beruang 3, sering hanya beruang 2, tiap ruang kebanyakan hanya berisi 1 bakal biji, ada kalanya 2 atau lebih. Buahnya buah kendaga, buah keras, buah batu atau buah berbagi, sering bersayap. Biji mempunyai salut, tanpa endosperm, lembaga terlipat atau terpilin (Tjitrosoepomo 2007).
kelabu dengan bintik-bintik kuning. Kulit sebelah luar licin dengan pecah-pecah halus melintang dan memanjang serta mengeluarkan cairan semacam perekat sedikit tidak berwarna, tidak berbau, rasanya sangat pahit. Cabang/ranting muda berwarna coklat kuning. Daun tua sebelah atas berwarna hijau (Thahjono 1972 diacu dalam Nugraha 2008).
Kalkman (1959) dan Faber (1959) diacu dalam Kapisa (1984) membedakan matoa kedalam tiga jenis berdasarkan sifat dan ciri-cirinya. Pometia pinnata Forst mempunyai ciri berdaun lebar, buahnya dapat dimakan, tinggi bebas cabang umumnya sekitar 10 meter dan batangnya kurang bagus dibandingkan Pometia acuminate Radkl dan Pometia corriaceae Radkl.
Sifat dan ciri Pometia acuminate Radkl dan Pometia corriaceae Radkl yaitu berdaun kecil, tinggi bebas cabangnya lebih dari 10 meter, tajuknya bulat dengan diameter batang rata-rata 100 cm. Pometia spp berbuah sekali dalam setahun, dimana pada bulan Agustus sampai September/Oktober berbunga, dan tiga atau empat bulan kemudian matang atau dapat dipanen (Kapisa 1984).
2.4.4 Medang (Litsea firma Hook.f)
Pohon dengan kanopi besar dengan tinggi sampai dengan 40 m dan diameter 60 cm. Daun spiral, sederhana, simetris, tulang daun menyirip, ada tangkai, daun permukaan bawah berwarna kuning ke hijau ke biru-hijau, permukaan bagian atas daun berwarna hijau tua. Bunga berkelamin tunggal, bunga jantan dan betina pada tanaman yang berbeda. Buah berdiameter 10,0-15,0 mm, merah, tidak berduri, sedikit berdaging dan buah berbiji 1 (Conn & Damas2010).
Tumbuhan ini merupakan pohon, tinggi sampai 80 m dan gemang 80 cm, di Palembang ditemukan pada ketinggian ± 550 m dpl. Kayu teras yang berwarna kuning tua mudah dikerjakan, tidak mudah retak dan tidak diserang bubuk ; digunakan untuk papan, karena struktur yang halus sangat digemari untuk bangunan rumah, harus digunakan di bawah atap (Heyne 1987).
2.4.5 Merbau (Instia spp)
Suku Leguminosae. Suku ini merupakan satu diantara 3 suku terbesar (Leguminosae, Graminae, dan Orchidae) yang termasuk tumbuhan biji tertutup (Angiospermae) yang meliputi lebih dari 11.500 jenis yang terbagi dalam lebih dari 500 marga. Ciri khasnya adalah terdapatnya buah yang disebut buah polong, yaitu buah yang berasal dari satu daun buah dengan atau tanpa sekat-sekat semu. Biji-biji terdapat pada kampuh perut, bila masak, kering, pecah, sehingga biji terlontar keluar, atau buah terputus-putus menjadi beberapa bagian menurut sekat-sekat semunya, tetapi ada pula yang buahnya berdaging dan tidak pernah pecah. Karena besarnya suku ini, lagipula pada bunganya terdapat sifat-sifat yang karakteristik, maka suku ini ada yang memecah menjadi 3 suku, yaitu
Mimosaceae, Paplinonaceae dan Caesalpiniaceae (Tjitrosoepomo 2007).
Suku Caesalpiniaceae. Anggota suku ini berbeda dengan warga
sari 10, jarang lebih. Biasanya bebas atau berlekatan dengan bermacam-macam cara. Buahnya buah polong yang jika masak menjadi kering kemudian pecah, atau berdaging dan tidak membuka, seringkali bersayap. Biji dengan endosperm tipis atau tanpa endosperm, lembaga besar (Tjitrosoepomo 2007).
Instia spp yang lebih dikenal dengan merbau, terdiri atas Instia bijuga dan
Instia palembanica, tergolong pohon raksasa dengan tinggi mencapai 40 m dan tinggi bebas cabang 30 m, serta diameter mencapai 200 cm. Bentuk batang agak tegak, tidak silindris sempurna, berakar papan yang rata-rata mencapai 2 m dan tebal 10 cm. Bagian kulit batang yang mati setebal 0,5 mm-10 mm pada penampang melintang yang berwarna kuning sampai coklat. Bentuk tajuk tidak teratur dengan penampilan yang hampir mirip bila dilihat dari kejauhan (Mahfudz
et al. 2006).
2.5 Penelitian Terdahulu
Kuswandi dan Jarot (2006) meneliti tentang penyusunan model penduga volume berdasarkan kelompok jenis dengan pertimbangan kedekatan jenis tersebut secara statistik menggunakan analisis multivariat dengan software SPSS. Pohon yang diteliti adalah jenis-jenis kayu komersil di Papua pada IUPHHK PT. Intimpura Timber Co. Sorong dan IUPHHK PT. Wukirasari. Persamaan penduga volume pohon di PT Intimpura Timber Co. Sorong untuk kelompok jenis I adalah Ŷ1=0,000309421D2,13873 dengan pohon contoh sebanyak 47 pohon yang terdiri dari 15 jenis. Persamaan penduga volume pohon untuk kelompok jenis II adalah Ŷ2=0,000584386D1,99581 dengan pohon contoh sebanyak 20 pohon yang terdiri dari 9 jenis. Persamaan penduga volume pohon di IUPHHK PT. Wukirasari untuk kelompok jenis I adalah Ŷ1=0,0021D1,644 dengan pohon contoh sebanyak 50 pohon yang terdiri dari 12 jenis. Persamaan penduga volume pohon untuk kelompok jenis II adalah Ŷ2=1,29.10-6D3,229 dengan pohon contoh sebanyak 30 pohon yang terdiri dari 6 jenis.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua pada bulan Juni hingga Juli 2011.
3.2Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini berupa : pita ukur ( phi-band), meteran, tallysheet, alat tulis, kamera, Software Microsoft Excell 2007,
Minitab 14 dan Curve Expert 1.4.
3.3Batasan Penelitian
Jenis yang diteliti hanya lima jenis pohon yaitu : bipa (Pterygota forbesii
F.V.Muell), jambu (Eugenia spp), matoa (Pometia pinnata Forst), medang (Litsea firma Hook.f) dan merbau (Instia spp). Persamaan regresi yang digunakan hanya persamaan Berkhout.
3.4Metode Pengambilan Data 3.4.1 Pemilihan Pohon Contoh
Pohon contoh yang diteliti terbagi menjadi 11 kelas diameter dengan interval kelas 5 cm. Kelas diameter dimulai dari kelas diameter 10-14,9 cm, 15-19,9 cm, 20-24,9 cm hingga kelas diameter >60 cm. Adapunsyarat-syarat pohon yang diambil sebagai sampel antara lain : lurus, tidak menggarpu, bebas dari serangan hama penyakit, batang tidak pecah setelah ditebang.
3.4.2 Pengukuran Pohon Contoh
Tahapan yang dilakukan dalam pengukuran pohon contoh meliputi : 1. Memilih pohon contoh yang sesuai syarat.
3. Mengukur diameter per seksi pada pohon rebah. Panjang per seksi sebesar 2 m.
4. Menghitung volume per seksi dan menghitung volume pohon aktual. Rumus yang digunakan adalah Rumus Smallian sebagai berikut :
V = L x (� +� ) 2
Dimana :
V : volume seksi (m3) L : panjang seksi (m )
Gb : luas penampang lintang potongan bawah seksi (m2) Gu : luas penampang lintang potongan ujung seksi (m2)
Volume pohon aktual merupakan jumlah dari volume semua seksi dari satu pohon sampel.
Va = ��=1�� Dimana :
Va : volume aktual pohon (m3)
Vi : volume seksi ke-i dari satu pohon (m3) i : urutan seksi ke-... (1, 2, ..., n)
n : jumlah seksi
3.5Analisis Data
3.5.1 Penyusunan Model Regresi
Jumlah pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan model regresi sebanyak 2/3 dari total pohon per jenis. Tahapan analisis statistika untuk membangun model regresi meliputi :
1. Penyusunan model persamaan regresi :
Persamaan regresi yang akan dipergunakan adalah : persamaan Berkhout yaitu V = a Dbhb, baik melalui transformasi maupun tanpa transformasi ke bentuk liniernya.
2. Pengujian persamaan regresi dengan analisis keragaman (ANOVA)
Persamaan tersebut dilakukan pengujian dengan analisis keragaman
Tabel 2 Analisis keragaman pengujian regresi (ANOVA)
Sumber keragaman Derajat bebas
Jumlah kuadrat (JK)
Kuadrat tengah
(KT) Fhitung Ftabel
Regresi k = p-1 JKR KTR=JKR/k KTR/KTS
Sisaan n-k-1 JKS KTS=JKS/(n-k-1)
Total n-1 JKT
Keterangan : p = banyaknya parameter model regresi, n = banyaknya pohon contoh dalam penyusunan regresi tersebut.
Dalam analisa tersebut hipotesis yang diuji adalah : H0: β = 0 lawan H1: β ≠ 0
Dengan kaidah keputusannya :
F hitung > F tabel maka tolak H0 F hitung ≤ F tabel maka terima H0
Jika H1 yang diterima, maka regresi tersebut nyata, artinya ada keterkaitan antara peubah bebas (diameter pohon) dengan peubah tidak bebasnya (volume pohon). Sehingga setiap ada perubahan pada peubah bebasnya akan terjadi perubahan pada peubah tidak bebasnya. Jika H0 yang diterima, maka regresi tersebut tidak nyata, artinya persamaan regresi tidak dapat digunakan untuk menduga volume pohon berdasarkan peubah bebasnya.
3.5.2 Validasi Model
Jumlah pohon contoh yang digunakan dalam uji validasi sebanyak 1/3 dari total pohon per jenis. Uji validasi model dilakukan dengan melihat nilai Simpangan Agregat (SA), Simpangan Rata-rata (SR), RMSE (Root Mean Square Error), bias dan uji Chi-square. Nilai pengujian validasi tersebut dapat dihitung dengan rumus di bawah ini :
1. Simpangan agregat (agregative deviation)
Simpangan agregat merupakan selisih antara jumlah volume aktual (va) dan volume dugaan (vt) yang diperoleh berdasarkan dari tabel volume pohon, sebagai persentase terhadap volume dugaan (vt). Menurut Spurr (1952) persamaan yang baik memiliki nilai simpangan agregat tidak lebih dari 1%. Nilai SA dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
SA = � �
�
�=1 − ��=1� �
2. Simpangan rata-rata (mean deviation)
Simpangan rata-rata merupakan rata-rata jumlah dari nilai mutlak selisih antara jumlah volume dugaan (vt) dan volume aktual (va), proporsional terhadap jumlah volume dugaan (vt). Menurut Spurr (1952) nilai simpangan rata-rata yang baik adalah tidak lebih dari 10%. Simpangan rata-rata dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
SR =
� � −� �
� � �
�=1
� x 100%
3. RMSE
RMSE merupakan akar dari rata-rata jumlah kuadrat nisbah antara selisih volume dugaan dari table volume pohon (vt) dengan volume aktualnya (va) terhadap volume aktual (va). Nilai RMSE yang lebih kecil, menunjukkan model persamaan penduga volume yang lebih baik. RMSE dihitung dengan rumus sebagai berikut :
RMSE =
� �−� � � �
2
� �=1
� x 100%
4. Bias (e)
Bias (e) adalah kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan dalam pengukuran, kesalahan teknis pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur. Bias dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
e =
� �−� � � �
� �
�=1 x 100%
5. Uji Chi-square
Uji χ² digunakan untuk menduga apakah volume yang diduga dengan tabel volume (vt) berbeda dengan volume aktualnya (va). Hipotesis yang diuji sebagai berikut :
Kriterium ujinya sebagai berikut :
χ²
hitung = � �−� � 2
� � �
�=1
Kaidah keputusannya sebagai berikut :
χ²
hitung ≤ χ²tabel (α,n-1), maka terima H0χ²
hitung >χ²
tabel (α,n-1), maka tolak H03.5.3 Pemilihan Model Regresi Terbaik dan Valid
Model persamaan regresi untuk penyusunan tabel volume pohon yang baik dan valid, bila :
1. Dalam analisis regresi, menghasilkan nilai R2 yang besar, simpangan baku yang kecil dan regresi yang dihasilkan nyata berdasarkan analisis keragamannya.
2. Dalam uji validasi memiliki standar pengujian sebagai berikut : a. Simpangan agregat tidak lebih dari 1% (Spurr 1952). b. Simpangan rata-rata tidak lebih dari 10% (Spurr 1952). c. Nilai RMSE dan Bias relatif kecil.
d. Apabila hasil uji beda antara nilai rata-rata yang diduga dengan tabel volume dengan nilai rata-rata nyata (actual), tidak menunjukkan adanya perbedaan yang nyata ( H0 diterima).
3.5.4 Penggabungan Persamaan Regresi
Penggabungan persamaan regresi dilakukan melalui analisis kovarian. Pada analisis kovarian selain memperhatikan varian utama, kovarian (ragam penggiring) pada variabel tertentu juga diperhatikan.
Tabel 3 Analisis kovarian
Variasi Derajat Kebebasan (db)
Jumlah Kuadrat Terkoreksi (JKT)
Kuadrat Tengah
(KT) F hit F tabel
AK Dbak JKAKT KTAK=JKAT/dbak KTAK/KTDK
DK Dbdk JKDKT KTDK=JKDK/dbdk
Total Dbt JKTT
Hipotesa yang diuji (Kuncahyo 1984) : H0 : Li = 0, lawan H1 : Li ≠ 0 Dengan kaidah keputusannya :
F hitung > F tabel maka terima H1 F hitung ≤ F tabel maka terima H0
BAB IV
KONDISI UMUM LOKASI PENELITIAN
4.1 Sejarah Pemanfaatan Hutan
PT. Mamberamo Alasmandiri merupakan perusahaan PMDN yang tergabung dalam KODECO GROUP. Ijin Pemanfaatan Hutan IUPHHK PT. Mamberamo Alasmandiri didasarkan pada keputusan Menteri Kehutanan No. 1071/Kpts-II/1992 tanggal 19 November 1992, seluas 691.700 ha yang kemudian diperbaharui berdasarkan Keputusan Menteri Kehutanan dan Perkebunan No. 910/Kpts-IV/1999 tanggal 14 Oktober 1999 dengan luas 677.310 hektar. Dalam kegiatan pengelolaan hutan, PT. Mamberamo Alasmandiri membagi areal kerjanya menjadi 2 unit kelestarian, yaitu Unit Aja dan Unit Gesa dimana keduanya melakukan kegiatan operasional secara terpisah (PT. MAM 2009).
4.2 Letak dan Luas
Areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri termasuk ke dalam kelompok hutan Sungai Mamberamo-Sungai Gesa. Berdasarkan pembagian wilayah administrasi pemerintahan, areal kerja IUPHHK-HA PT Mamberamo Alasmandiri terletak di dalam wilayah distrik Mamberamo Hulu, Mamberamo Tengah, dan Mamberamo Hilir, serta distrik Waropen Atas, Kabupaten Mamberamo Raya, Provinsi Papua (PT.MAM 2009).
4.3 Topografi dan Kelerengan
Areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri bervariasi dari datar sampai bergelombang dengan ketinggian dari permukaan laut berkisar 100-648 m dpl. Kelas lereng di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri terdiri atas kelas lereng A (<8%) sampai kelas lereng E (>40%) (PT. MAM 2009).
4.4 Tanah dan Geologi
Mamberamo Alasmandiri didominasi oleh sesar (sesar naik dan geser) dan lipatan. Sesar naik utama pada bagian tersebut membatasi Cekungan Wapoga dan Cekungan Mamberamo. Struktur lipatan terdiri dari antiklin dan siklin. Antiklin penting dikenal sebagai Antiklin Gesa yang memotong aliran S. Gesa yang mengalir ke utara (PT. MAM 2009).
4.5 Iklim dan Intensitas Hujan
Berdasarkan klasifikasi iklim secara umum menurut Schmidt & Ferguson areal IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri dengan tipe iklim A, yaitu daerah sangat basah dengan vegetasi hutan hujan tropis dengan curah hujan tanpa bulan kering (<60.00 mm) merata sepanjang tahun. Curah hujan rata-rata adalah sebesar 285,6 mm per bulan. Curah hujan minimum terjadi pada bulan November (208,8 mm per bulan) dan curah hujan maksimum pada bulan Oktober (354,1 mm per bulan) (PT. MAM 2009).
4.6 Keadaan Hutan
Penutupan lahan areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri berdasarkan hasil penafsiran Citra Landsat LS-7 ETM+US band 542, Mozaik
Path 102 Row 62, liputan tanggal 19 November 2005 dan Path 103 Row 62 Liputan tanggal 8 Juli 2006 disajikan pada tabel berikut (PT. MAM 2009) :
Tabel 4 Penutupan vegetasi pada IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri
Penutupan Lahan Fungsi Hutan (Ha) BZ Jumlah Persen
HPT HP HPK
1. Hutan Primer 287.203 66.966 6.176 12.230 372.575 55,00%
2. Hutan Bekas Tebangan 105.825 40.100 30.651 1.948 178.524 26,40%
3. Non Hutan 6.209 5.169 592 127 12.097 1,80%
4. Hutan Rawa Primer - 1.890 10.951 - 12.841 1,90%
5. Hutan Rawa Bekas Tebangan 8.268 783 - - 9.051 1,30%
6. Non Hutan Rawa - 71 1.111 - 1.182 0,20%
7. Tubuh Air / Danau - 636 - 12 648 0,10%
8. Tertutup Awan 74.295 10.511 - 5.586 90.392 13,30%
Jumlah 481.800 126.126 49.481 19.903 677.310 100,00%
4.7Sosial Ekonomi dan Budaya Masyarakat
BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1
Pemilihan Pohon Contoh
Pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan tabel volume ini hanya dibatasi pada lima jenis, yaitu bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell), jambu (Eugenia spp), matoa (Pometia pinnata Forst), medang (Litsea firma Hook.f) dan merbau (Instia spp). Hal ini dikarenakan kelima jenis tersebut merupakan jenis yang dominan yang terdapat di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri.
Pengambilan data pohon contoh ini dilakukan secara purposive sampling
pada areal petak tebangan dan areal pembuatan jalan. Pengukuran dilakukan pada pohon rebah dan volume yang diambil adalah volume dengan kulit. Jumlah pohon contoh yang diteliti sebanyak 597 pohon. Proporsi jumlah pohon yang digunakan untuk penyusunan model regresi sebesar 2/3 dari total pohon dan proporsi untuk uji validasi sebesar 1/3 dari total pohon . Jumlah pohon contoh per jenisnya tersaji dalam Gambar 1.
Gambar 1 Sebaran jumlah pohon yang digunakan untuk penyusunan model regresi dan validasi.
5.2. Penyusunan Model Regresi
Penyebaran data diameter (dbh) dan volume (va) untuk masing-masing jenis dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
59 28 60 29 110 55 62 29 110 55 0 20 40 60 80 100 120 Ju m la h P o h o n Model Validasi
Gambar 2 Diagram pencar (scatterplot) antara diameter (dbh) dan volume (va) untuk setiap jenis.
Diagram pencar antara diameter (dbh) dan volume (va) untuk semua jenis pohon yang diteliti menunjukkan pola non linear. Hal ini dapat dijadikan dasar untuk memilih persamaan regresi yang akan diujikan. Dalam penelitian ini persamaan yang digunakan hanya persamaan Berkhout.
Persamaan Berkhout yang diujikan kedalam bentuk model adalah persamaan Berkhout yang ditransformasikan terlebih dahulu kedalam bentuk linearnya yaitu : Log V= Log a + b Log D dan persamaan Berkhout yang tanpa transformasi yaitu : V= aDb.
Tabel 5 Model regresi untuk penyusunan tabel volume
No Jenis Persamaan Penduga s R²
(%)
R²adj
(%) F hit
F tab
α=5% α=1%F tab
1 Bipa V=0.0002235Dbh2.37 0.091 97.00 96.90 1829.8 4.01 7.10 V= 0.0002214Dbh2.38* 0.425 92.43 92.43 696.2 4.01 7.10 2 Jambu V=0.0001809Dbh2.37 0.101 96.70 96.70 1713.4 4.01 7.09 V= 0.0002293Dbh2.32* 0.465 90.40 90.40 546.2 4.01 7.09 3 Matoa V=0.0001938Dbh2.38 0.082 97.80 97.80 4753.6 3.93 6.88 V=0.0003735Dbh2.22* 0.392 94.31 94.31 1791.7 3.93 6.88 4 Medang V=0.0001972Dbh2.37 0.094 96.80 96.80 1828.5 4.00 7.08 V=0.0001972Dbh2.37* 0.304 95.24 95.24 1199.7 4.00 7.08 5 Merbau V=0.0001304Dbh2.47 0.080 98.00 98.00 5402.8 3.93 6.88 V=0.0004759Dbh2.14* 0.283 96.14 96.14 2692.7 3.93 6.88 Keterangan : * = persamaan Berkhout tanpa transformasi
Dbh V a 100 50 0 100 50 0 8 6 4 2 0 100 50 0 8 6 4 2 0
Bipa Jambu M atoa
M edang M erbau
Bipa Jambu Matoa Medang Merbau Jenis Scatterplot of Va vs Dbh
Persamaan regresi terbaik antara persamaan Berkhout dengan transformasi dan persamaan Berkhout tanpa transformasi dapat dilihat dari nilai simpangan baku (s) terkecil, koefisien determinasi (R²) dan koefisien determinasi terkoreksi (R² adj) terbesar pada masing-masing jenis. Lima jenis yang diuji yaitu bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell), jambu (Eugenia spp), matoa (Pometia pinnata
Forst), medang (Litsea firma Hook.f) dan merbau (Instia spp) yang memiliki nilai s terkecil, R² dan R²adj terbesar dimiliki oleh persamaan Berkhout yang melalui transformasi.
Nilai F hitung dari uji Fisher digunakan untuk menguji keberartian model regresi (overall fit test). Apabila nilai F lebih besar dari nilai F tabel, maka H0 ditolak yang berarti bahwa satu atau lebih peubah bebas dalam model berpengaruh nyata pada taraf nyata (α) tertentu. Berdasarkan Tabel 5, diperoleh bahwa keseluruhan model regresi memiliki nilai F hitung yang lebih besar daripada F tabel pada taraf nyata 1% dan 5%. Hal ini menggambarkan bahwa peubah diameter (dbh) berpengaruh nyata terhadap volume pada taraf nyata 5% dan 1%. Bila dibandingkan antara persamaan Berkhout tanpa transformasi dan persamaan Berkhout dengan transformasi, nilai F hitung terbesar untuk setiap jenis dimiliki oleh persamaan Berkhout dengan transformasi.
5.3 Validasi Model Regresi
Validasi model persamaan regresi dilakukan dengan menghitung nilai Simpangan Agregat (SA), Simpangan Rata-rata (SR), Root Mean Square Error
Tabel 6 Uji validasi model regresi
Jenis Persamaan Penduga SA SR
(%)
RMSE (%)
bias (%)
χ²
hit
χ²
α=5% α=1%χ²
Bipa V=0.0002235Dbh2.37 -0.207 40.33 33.93 -11.35 7.15 40.11 46.96 V= 0.0002214Dbh2.38* -0.177 35.98 31.91 -9.26 3.98 40.11 46.96 Jambu V=0.0001809Dbh2.37 0.017 36.75 37.51 -0.03 4.17 41.34 48.28 V= 0.0002293Dbh2.32* 0.069 31.71 40.18 7.36 4.71 41.34 48.28 Matoa V=0.0001938Dbh2.38 0.135 20.92 29.75 12.35 6.12 72.15 81.07 V=0.0003735Dbh2.22* 0.154 20.67 36.68 22.71 6.74 72.15 81.07 Medang V=0.0001972Dbh2.37 -0.005 27.36 34.80 1.09 4.05 41.34 48.28 V=0.0001972Dbh2.37* 0.036 24.00 36.56 6.78 4.42 41.34 48.28 Merbau V=0.0001304Dbh2.47 -0.087 31.11 30.09 -9.78 7.20 72.15 81.07 V=0.0004759Dbh2.14* -0.084 24.52 30.45 4.36 6.71 72.15 81.07 Keterangan : * = persamaan Berkhout tanpa transformasi
Nilai simpangan rata-rata untuk seluruh persamaan memiliki nilai yang lebih besar dari 10%. Nilai simpangan agregat yang kurang dari 1% hanya persamaan Berkhout jenis medang (Litsea firma Hook.f) yang melalui proses transformasi. RMSE yang dihasilkan untuk seluruh persamaan nilainya berada diatas 29%. Bias terkecil dihasilkan oleh persamaan Berkhout dengan transformasi untuk jenis jambu dengan nilai -0.03%. Bias bernilai negatif berarti bahwa volume model yang dihasilkan cenderung underestimate terhadap volume aktual, sedangkan bias bernilai positif berarti volume model yang dihasilkan cenderung overestimate terhadap volume aktualnya.
Uji χ² (chi-square) menunjukkan bahwa pada seluruh persamaan memiliki nilai χ² yang lebih kecil dibanding nilai χ² tabel pada taraf nyata 5% dan 1%. Hal ini berarti bahwa seluruh persamaan menunjukkan bahwa antara pendugaan volume dengan persamaan regresi (vt) tersebut tidak berbeda nyata dengan volume aktualnya (va).
5.4 Pemilihan Model Persamaan Regresi Terbaik
Persamaan yang paling baik adalah yang memiliki nilai koefisien determinasi (R² dan R²adj) terbesar, simpangan baku (s) terkecil dan nilai F hitung yang terbesar.
Uji validasi yang digunakan sebagai kriteria dalam pemilihan model regresi terbaik meliputi nilai SA, SR, RMSE, bias dan χ²(chi-square). Persamaan yang paling baik adalah yang memiliki nilai SA, SR, RMSE bias dan nilai χ² terkecil. Tabel 7 Pemilihan model persamaan regresi terbaik
Jenis Persamaan Penduga
Peringkat
∑ Pering
kat
Model Validasi
s R² R
2
adj F
hit SA SR RM
SE e
χ²
hit
Bipa V=0.0002235Dbh2.37 1 1 1 1 2 2 2 2 2 14 2
V= 0.0002214Dbh2.38* 2 2 2 2 1 1 1 1 1 13 1
Jambu V=0.0001809Dbh2.37 1 1 1 1 1 2 1 1 1 10 1
V= 0.0002293Dbh2.32* 2 2 2 2 2 1 2 2 2 17 2
Matoa V=0.0001938Dbh2.38 1 1 1 1 1 2 1 1 1 10 1
V=0.0003735Dbh2.22* 2 2 2 2 2 1 2 2 2 17 2
Medang V=0.0001972Dbh2.37 1 1 1 1 1 2 1 1 1 10 1
V=0.0001972Dbh2.37* 2 2 2 2 2 1 2 2 2 17 2
Merbau V=0.0001304Dbh2.47 1 1 1 1 2 2 1 2 2 13 1
V=0.0004759Dbh2.14* 2 2 2 2 1 1 2 1 1 14 2
Keterangan : * = persamaan Berkhout tanpa transformasi
Persamaan regresi terbaik bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) adalah V=0,0002214Dbh2,38 dengan nilai R² sebesar 92,43%. Persamaan regresi terbaik jambu (Eugenia spp) adalah V=0,0001809Dbh2,37 dengan nilai R² sebesar 96,7%. Persamaan regresi terbaik matoa (Pometia Pinnata Forst) adalah V=0,0001938Dbh2.38 dengan nilai R² sebesar 97,8%. Persamaan regresi terbaik medang (Litsea firma Hook.f) adalah V=0,0001972Dbh2,37 dengan nilai R² sebesar 96,8% dan persamaan regresi terbaik merbau (Instia spp) adalah V=0,0001304Dbh2,47 dengan nilai R² sebesar 98%. Berdasarkan Tabel 7, persamaan terbaik untuk jenis bipa adalah persamaan Berkhout tanpa transformasi, sedangkan persamaan terbaik untuk empat jenis lainnya (jambu, medang, matoa dan merbau) adalah persamaan Berkhout dengan transformasi.
5.5 Penggabungan Persamaan Regresi
persamaan Berkhout dengan transformasi. Penggabungan persamaan regresi dilakukan dengan asumsi bahwa faktor jenis tidak berpengaruh dalam penyusunan persamaan regresi, sehingga dapat dibuat persamaan regresi dari data gabungan tersebut. Sebelum dilakukan penggabungan persamaan regresi, dilakukan uji keseragaman model regresi menggunakan analisis kovarian.
Pengelompokan jenis yang diuji meliputi pengelompokan dari lima jenis, pengelompokan dari empat jenis, pengelompokan dari tiga jenis dan pengelompokan dari dua jenis. Dari pengelompokan tersebut dihasilkan 26 kemungkinan komposisi jenis.
Tabel 8 Nilai F hitung dari analisis kovarian
No Pengelompokan Jenis Komposisi Jenis F hit F tab (α=5%) F tab (α=1%)
1 5 Jenis BJMaMeMr 10.076 2.395 3.367
2 4 Jenis BMaMeMr 11.597 2.631 3.840
3 BJMeMr 12.396 2.636 3.833
4 BJMaMr 13.450 2.632 3.841
5 BJMaMe 8.476 2.636 3.851
6 JMaMeMr 4.733 2.631 3.840
7 3 Jenis BJMa 12.955 3.036 4.701
8 BJMe 11.408 3.047 4.727
9 BJMr 18.174 3.036 4.701
10 BMaMe 6.157 3.036 4.700
11 BMaMr 18.052 3.036 4.701
12 BMeMr 16.634 3.036 4.700
13 JMaMe 3.725** 3.035 4.699
14 JMaMr 5.492 3.028 4.683
15 JMeMr 3.854** 3.035 4.699
16 MaMeMr 5.788 3.028 4.682
17 2 Jenis BJ 22.334 3.923 6.859
18 BMa 11.560 3.898 6.790
19 BMe 7.353 3.921 6.855
20 BMr 34.816 3.898 6.790
21 JMa 6.508** 3.898 6.789
22 JMe 4.561** 3.921 6.853
23 JMr 0.011* 3.898 6.789
24 MaMe 0.008* 3.897 6.787
25 MaMr 9.699 3.885 6.753
26 MeMr 7.297 3.897 6.787
Pengelompokan dari lima jenis pohon dan pengelompokan dari empat jenis pohon menghasilkan nilai F hitung yang lebih besar dari F tabel pada taraf nyata 5% dan 1%. Hal ini berarti faktor jenis memiliki pengaruh yang nyata dalam penyusunan persamaan regresi, sehingga tidak memungkinkan untuk dilakukan penggabungan persamaan regresi baik dari lima jenis maupun empat jenis pohon.
Pengelompokan dari tiga jenis pohon menghasilkan dua komposisi jenis yang memiliki nilai F hitung lebih kecil dibanding dari F tabel pada α=1%, yaitu : komposisi jenis jambu-matoa-medang dan komposisi jambu-medang-merbau. Pengelompokan dari dua jenis pohon menghasilkan empat komposisi yang memiliki nilai F hitung lebih kecil dari F tabel. Komposisi jambu-matoa dan komposisi jambu-medang yang memiliki nilai F hitung lebih kecil dibanding F tabel pada α=1%. Komposisi jambu-merbau dan komposisi matoa-medang memiliki nilai F hitung yang lebih kecil pada α=5% dan α=1%.
Tabel 9 Nilai-nilai statistik dari model regresi kelompok jenis
No Komposisi Persamaan Penduga S R²
(%)
R²adj
(%) F hit
F tab
α=5% α=1%F tab
1 JMaMe V=0.0001909Dbh2.38 0.0910 97.20 97.20 7923.4 3.88 6.75 2 JMeMr V=0.0001592Dbh2.42 0.0909 97.30 97.30 8246.6 3.88 6.75 3 JMa V=0.0001878Dbh2.38 0.0902 97.30 97.30 6079.7 3.90 6.79 4 JMe V=0.0001903Dbh2.37 0.0984 96.60 96.60 3461.3 3.92 6.85 5 JMr V=0.0001465Dbh2.44 0.0880 97.60 97.50 6724.6 3.90 6.79 6 MaMe V=0.0001950Dbh2.38 0.0858 97.50 97.40 6526.3 3.90 6.79 Keterangan : B=Bipa, J=Jambu, Ma=Matoa, Me=Medang, Mr=Merbau
Tabel 10 Uji validasi dari model regresi kelompok jenis
Komposisi Persamaan Penduga SA SR (%)
RMSE (%)
bias (%) χ² hit
χ²
α=5% α=1%χ²
Tabel 11 Pemilihan model terbaik dari pengelompokan tiga jenis dan pengelompokan dua jenis
Komposisi Persamaan Penduga
Peringkat
∑ Pering kat
Model Validasi
s R² R
2
adj F
hit SA SR RM
SE e
χ²
hit
JMaMe V=0.0001909Dbh2.38 2 2 2 2 2 1 2 1 1 15 2
JMeMr V=0.0001592Dbh2.42 1 1 1 1 1 2 1 2 2 12 1
JMa V=0.0001878Dbh2.38 3 3 3 3 3 2 2 4 2 25 3
JMe V=0.0001903Dbh2.37 4 4 4 4 1 3 4 1 1 26 4
JMr V=0.0001465Dbh2.44 2 1 1 1 2 4 3 2 4 20 2
MaMe V=0.0001950Dbh2.38 1 2 2 2 4 1 1 3 3 19 1
Keterangan : B=Bipa, J=Jambu, Ma=Matoa, Me=Medang, Mr=Merbau
Pengelompokan dari tiga jenis pohon yang memiliki persamaan terbaik adalah persamaan V=0,0001592Dbh2,42 dengan komposisi jenis jambu-medang-merbau. Persamaan terbaik dari dua jenis pohon yang dikelompokan adalah persamaan V=0,0001950Dbh2,38 dengan komposisi matoa-medang. Bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) tidak dapat dikelompokan dengan jenis manapun yang diteliti. Hal ini dikarenakan karakteristik ukuran dan bentuk pohon bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) yaitu panjang bebas cabang (pbc) memiliki nilai yang jauh lebih besar dibanding dengan jenis lain pada diameter yang sama.
5.6 Perbandingan Persamaan Regresi
[image:30.595.110.518.604.750.2]Perbandingan persamaan regresi bertujuan untuk membandingkan persamaan regresi gabungan dari pengelompokan jenis dengan persamaan jenis penyusunnya. Hal ini dilakukan dengan melihat nilai-nilai statistik dari persamaan regresi tersebut beserta uji validasinya.
Tabel 12 Perbandingan persamaan regresi
No Pengelompokan
3 Jenis s R²
R2
adj F hit SA SR RMSE e χ² hit ∑ Peringkat
1 JMaMe 2 2 2 1 3 2 2 2 4 20 2
Jambu 4 4 4 4 2 4 4 1 2 29 4
Matoa 1 1 1 2 4 1 1 4 3 18 1
Medang 3 3 3 3 1 3 3 3 1 23 3
2 JMeMr 2 2 2 1 3 2 2 3 4 21 3
Jambu 4 4 4 4 2 4 4 1 2 29 4
Medang 3 3 3 3 1 1 3 2 1 20 1
Tabel 12 Perbandingan persamaan regresi
No Pengelompokan
2 Jenis s R²
R2
adj F hit SA SR RMSE e χ² hit ∑ Peringkat
1 JMa 2 2 2 1 2 2 2 2 3 18 2
Jambu 3 3 3 3 1 3 3 1 1 21 3
Matoa 1 1 1 2 3 1 1 3 2 15 1
2 JMe 2 3 3 1 2 2 2 3 3 21 2
Jambu 3 2 2 3 3 3 3 1 2 22 3
Medang 1 1 1 2 1 1 1 2 1 11 1
3 JMr 2 2 2 1 2 2 2 2 3 18 2
Jambu 3 3 3 3 1 3 3 1 1 21 3
Merbau 1 1 1 2 3 1 1 3 2 15 1
4 MaMe 2 2 2 1 2 1 1 2 3 16 1
Matoa 1 1 1 2 3 2 2 3 2 17 2
Medang 3 3 3 3 1 3 3 1 1 21 3
Keterangan : kata yang bercetak tebal adalah persamaan dari pengelompokan jenis
Perbandingan persamaan regresi gabungan dari pengelompokan tiga jenis dengan persamaan regresi penyusunnya menunjukkan hasil bahwa persamaan regresi gabungan memiliki peringkat yang berada di antara persamaan regresi penyusunnya. Komposisi jambu-matoa-medang memiliki peringkat 2 dari 4 persamaan yang dibandingkan. Sedangkan komposisi jambu-medang-merbau memiliki peringkat 3.
Perbandingan persamaan regresi gabungan dari pengelompokan dua jenis menunjukan hasil bahwa komposisi jambu-matoa, komposisi jambu-medang dan komposisi jambu-merbau memiliki peringkat 2 dari 3 persamaan yang dibandingkan. Sedangkan komposisi matoa-medang memiliki peringkat 1, hal ini berarti bahwa persamaan gabungan matoa-medang lebih baik daripada persamaan regresi penyusunnya yaitu persamaan regresi matoa dan persamaan regresi medang.
5.7 Aplikasi Terbaik dari Komposisi Persamaan Regresi
Jenis yang dikaji pada penelitian ini hanya terbatas pada lima jenis yaitu bipa, jambu, matoa, medang dan merbau. Dari lima jenis tersebut penggabungan persamaan regresi hanya dapat dilakukan pada pengelompokan tiga jenis dan pengelompokan dua jenis. Jenis bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) tidak dapat dikelompokan dengan jenis manapun. Persamaan terbaik dari pengelompokan tiga jenis yaitu komposisi jambu-medang-merbau sedangkan persamaan terbaik dari pengelompokan dua jenis yaitu komposisi matoa-medang. Sehingga untuk aplikasi di lapangan, komposisi yang dapat dilakukan tanpa adanya pengulangan jenis adalah komposisi 3-1-1 yaitu : persamaan jambu-medang-merbau, persamaan matoa, persamaan bipa dan komposisi 2-2-1 yaitu : persamaan matoa-medang, persamaan jambu-merbau serta persamaan bipa.
[image:32.595.84.515.15.827.2]Perbandingan antara kedua komposisi tersebut dilakukan dengan melihat nilai simpangan baku gabungan terkecil dan rata-rata koefisien determinasi (R²) terbesar. Nilai koefisien determinasi rata-rata dan nilai simpangan baku gabungan dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13 Pemilihan komposisi persamaan terbaik untuk aplikasi di lapangan
Komposisi Persamaan
Nilai Statistik Peringkat
∑ Peringkat s gab R²
rata-rata s gab
R² rata-rata
jambu-medang-merbau + matoa + bipa 0.088 97.37% 2 1 3 2
matoa-medang + jambu-merbau + bipa 0.087 97.37% 1 1 2 1
BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
1. Model persamaan terbaik untuk masing-masing jenis yaitu model persamaan bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) adalah V=0,0002214Dbh2,38, jambu (Eugenia spp) adalah V=0,0001809Dbh2,37, matoa (Pometia pinnata Forst) adalah V=0,0001938Dbh2,38, medang (Litsea firma Hook.f) adalah V=0,0001972Dbh2,37 dan merbau (Instia spp) adalah V=0,0001304Dbh2,47 . 2. Pengelompokan jenis dalam penyusunan tabel volume pada penelitian ini
hanya dapat dilakukan pada kelompok tiga jenis dan kelompok dua jenis pohon. Persamaan terbaik dari kelompok tiga jenis pohon yaitu V=0,0001592Dbh2,42 dengan komposisi jenis jambu-medang-merbau dan persamaan terbaik dari kelompok dua jenis pohon yaitu V=0,0001950Dbh2,38 dengan komposisi matoa-medang.
3. Penggunaan persamaan terbaik di lapangan untuk lima jenis yang diteliti meliputi tiga persamaan yaitu adalah persamaan V=0,0001950Dbh2,38 untuk jenis matoa dan medang, persamaan V=0,0001465Dbh2,44 untuk jenis jambu dan merbau, serta persamaan V=0,0002214Dbh2,38 untuk jenis bipa.
6.2 Saran
1. Perlu dilakukan penelitian lain mengenai pengelompokan jenis dalam penyusunan tabel volume lokal untuk jenis-jenis komersial lain di Papua. 2. Perlu dilakukan verifikasi model persamaan regresi yang terpilih dengan
DI IUPHHK-HA PT. MAMBERAMO ALASMANDIRI,
PROVINSI PAPUA
HIKMAH NUR ISNAINI
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
DAFTAR PUSTAKA
Conn B, Damas K. 2010. Guides to Tree of Papua New Guinea. (http://www.pngplants.org/PNGtrees/TreeDescriptions.html). [29 Agustus 2011].
[Dephut] Departemen Kehutanan. 1970. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 33/1970 tentang Perencanaan Hutan. Jakarta : Departemen Kehutanan Republik Indonesia.
[Dephut] Departemen Kehutanan. 1992. Manual Kehutanan. Jakarta : Departemen Kehutanan Republik Indonesia.
[Dephut] Departemen Kehutanan. 2002. Keputusan Menteri Kehutanan No. 8205/Kpts-II/2002 tentang Perubahan Terhadap Peraturan Menteri Kehutanan No.P.70/Menhut-II/2008 tentang Pedoman Teknis Rehabilitasi Hutan dan Lahan. Jakarta : Departemen Kehutanan Republik Indonesia. [Dephut] Departemen Kehutanan. 2004. Keputusan Menteri Kehutanan No.
101/Kpts-II/2004 tentang Percepatan Pembangunan Hutan Tanaman Untuk Pemenuhan Bahan Baku Industri Pulp dan Kertas. Jakarta : Departemen Kehutanan Republik Indonesia.
[Dephut] Departemen Kehutanan. 2009. Peraturan Menteri Kehutanan Republik Indonesia No. 33/Menhut-II/2009 tentang Pedoman Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala Pada Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu Pada Hutan Produksi. Jakarta : Departemen Kehutanan Republik Indonesia. [Fahutan IPB] Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor. 2010. Modul
Praktikum Inventarisasi Sumber Daya Hutan. Bogor : Fahutan IPB.
Heyne, K. 1987. Tumbuhan Berguna Indonesia. Jilid II. Badan Litbang Kehutanan, penerjemah. Jakarta : Yayasan Sarana Wana Jaya. Terjemahan dari : De Nuttige Planten van Netherlandsch Indie.
Husch B. 1987. Perencanaan Inventarisasi Hutan. Setyarso A, penerjemah. Jakarta : Universitas Indonesia Press. Terjemahan dari : Planning a Forest Inventory.
Kapisa N. 1984. Studi Tentang Hubungan Antara Tinggi Bebas Cabang, Diameter dan Volume Pohon Matoa (Pometia spp.), Kayu Besi (Instia spp.) dan Nyatoh (Palaquium spp.) di Areal Hutan Mandopi Kesatuan Pemangkuan Hutan Manokwari. [skripsi]. Jayapura : Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Negeri Cendrawasih.
Kuncahyo B. 1984. Penerapan Multiphase Sampling pada Pendugaan Kurva Pertumbuhan Diameter Pohon Jati (Tectona grandis L.f). [skripsi]. Bogor : Jurusan Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.
Lekitoo K, Matani OPM, Remetwa H, Heatubun CD. 2010. Buah-Buah Yang Dapat Dimakan di Kawasan Taman Wisata Alam Gunung Meja Papua Barat. Papua: Balai Penelitian Kehutanan Manokwari.
Lestarian R. 2009. Penyusunan Tabel Volume Pohon Dalam Rangka Pelaksanaan IHMB di IUPHHK-HA PT. Ratah Timber Kalimantan Timur. [skripsi]. Bogor : Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.
Mahfudz, Pudjiono S, Pudja TP, Batseba AS. 2006. Merbau (Instia spp) dan Upaya Konservasinya. Jakarta : Departemen Kehutanan Balai Penelitian dan Pengembangan Kehutanan.
Nugraha M. 2008. Aplikasi Teknik Puteran Bibit Berukuran Besar Pada Jenis Pohon Kihujan, Mahoni, Matoa dan Salam. [skripsi]. Bogor : Departemen Silvikultur Fakultas Kehutanan IPB.
[PT. MAM] PT Mamberamo Alasmandiri. 2009. RKUPHHK dalam Hutan Alam pada Hutan Produksi Periode 2008 s/d 2017. Papua: PT. MAM.
Spurr SH. 1952. Forest Inventory. NewYork : The Ronald Press Company, Inc. Sutarahardja S. 2008. Penyusunan Alat Bantu Dalam Inventarisasi Hutan. Bogor :
Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.
DI IUPHHK-HA PT. MAMBERAMO ALASMANDIRI,
PROVINSI PAPUA
HIKMAH NUR ISNAINI
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
HIKMAH NUR ISNAINI. Pengelompokan Jenis dalam Penyusunan Tabel Volume Lokal di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua. Dibimbing oleh BUDI KUNCAHYO.
Untuk menduga volume pohon saat kegiatan inventarisasi hutan dibutuhkan suatu alat berupa tabel volume. Banyak model persamaan yang digunakan dalam penyusunan tabel volume, salah satunya adalah persamaan Berkhout. Setiap jenis pohon memiliki karakteristik ukuran dan bentuk pohon yang berbeda dengan yang lain. Karakteristik inilah yang menyebabkan setiap jenis pohon memiliki model persamaan penduga volume yang berbeda satu sama lain. Pada penelitian ini diujikan lima jenis pohon untuk dilakukan pengelompokan jenis dalam penyusunan tabel volume lokal melalui analisis kovarian. Lima jenis tersebut yaitu : bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell), jambu (Eugenia spp), matoa (Pometia pinna Forst), medang (Litsea firma Hook.f) dan merbau (Instia spp).
Model persamaan terbaik untuk masing-masing jenis yaitu model persamaan bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) adalah V=0,0002214Dbh2,38, jambu (Eugenia spp) adalah V=0,0001809Dbh2,37, matoa (Pometia pinnata Forst) adalah V=0,0001938Dbh2,38, medang (Litsea firma Hook.f) adalah V=0,0001972Dbh2,37 dan merbau (Instia spp) adalah V=0,0001304Dbh2,47. Dari lima jenis tersebut dihasilkan 26 kemungkinan komposisi pengelompokan jenis. Hasil yang diperoleh terdapat enam komposisi yang memiliki nilai F hitung ≤ F tabel yaitu pengelompokan tiga jenis pohon meliputi komposisi jambu-matoa-medang dan komposisi jambu-jambu-matoa-medang-merbau serta pengelompokan dua jenis pohon meliputi komposisi jambu-matoa, jambu-medang, jambu-merbau dan komposisi matoa-medang. Bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) tidak dapat dikelompokan dengan jenis manapun yang diteliti. Hal ini dikarenakan karakteristik ukuran dan bentuk pohon bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) yaitu panjang bebas cabang (pbc) sangat berbeda dengan jenis lainnya. Persamaan terbaik dari kelompok tiga jenis pohon yaitu V=0,0001592Dbh2,42 dengan komposisi jenis jambu-medang-merbau dan persamaan terbaik dari kelompok dua jenis pohon yaitu V=0,0001950Dbh2,38 dengan komposisi matoa-medang. Penggunaan persamaan terbaik untuk aplikasi di lapangan untuk lima jenis yang diteliti meliputi tiga persamaan yaitu adalah persamaan V=0,0001950Dbh2,38 untuk jenis matoa dan medang, persamaan V=0,0001465Dbh2,44 untuk jenis jambu dan merbau, serta persamaan V=0,0002214Dbh2,38 untuk jenis bipa.
HIKMAH NUR ISNAINI. Grouping Species in Forming of the Local Volume Table at IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Papua Province. Under supervision of BUDI KUNCAHYO.
Volume table is a tool of forest inventory to estimate the volume of trees. Many of the model equations used in volume tables, one of them is Berkhout’s equation. Each tree species has a characteristic size and shape of the tree that is different from the others. These characteristics lead to any species has a different equation. In this research tested five species of tree to be grouped through analysis of covariance. The species are bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell), jambu (Eugenia spp), matoa (Pometia pinna Forst), medang (Litsea firma Hook.f) and merbau (Instia spp).
The best equation for each spesies are bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) V=0,0002214Dbh2,38, jambu (Eugenia spp) V=0,0001809Dbh2,37, matoa (Pometia pinnata Forst) V=0,0001938Dbh2,38, medang (Litsea firma Hook.f) V=0,0001972Dbh2,37 and merbau (Instia spp) V=0,0001304Dbh2,47. The five species produce 26 possible groupings of species compositions. The results obtained there are six compositions which have value of F hit ≤ F table : the grouping of three species include the composition of jambu-matoa-medang and composition of jambu-medang-merbau and the grouping of two species include the composition of jambu-matoa, jambu-medang, jambu-merbau and composition matoa-medang. Bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) can not be grouped with any species. It caused by the characteristic size and shape of bipa (branch-free length) are very different from other species. The best equation of groups of three species is V=0,0001592Dbh2,42 with the composition of jambu-medang-merbau and the best equation of groups of two species is V=0,0001950Dbh2,38 with medang-matoa composition. The best use equation in the field from these five species include three equations. There are the equation V=0,0001950Dbh2,38 for species matoa and medang, the equation V=0,0001465Dbh2,44 for jambu and merbau, and the equation V=0,0002214Dbh2,38 for bipa.
DI IUPHHK-HA PT. MAMBERAMO ALAS MANDIRI,
PROVINSI PAPUA
HIKMAH NUR ISNAINI
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan pada Departemen Manajemen Hutan
Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pengelompokan Jenis dalam Penyusunan Tabel Volume Lokal di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua adalah benar-benar hasil karya saya sendiri dengan bimbingan dosen pembimbing dan belum pernah digunakan sebagai karya ilmiah pada perguruan tinggi atau lembaga manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Bogor, November 2011
Provinsi Papua.
Nama : Hikmah Nur Isnaini
NRP : E14070051
Menyetujui, Dosen Pembimbing
Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS NIP. 19610720 198601 1 002
Mengetahui,
Ketua Departemen Manajemen Hutan
Dr. Ir. Didik Suharjito, MS NIP 19630401 199403 1 001
Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 21 Oktober 1989 sebagai anak kedua dari tiga bersaudara pasangan M. Ruszaini (Alm) dan Hj.Aminatuszuhria. Penulis menempuh pendidikan di SDN Bukit Duri 01 Jakarta pada tahun 1995, kemudian melanjutkan pendidikan di SLTPN 3 Jakarta pada tahun 2001 dan pada tahun 2004 melanjutkan pendidikan di SMAN 26 Jakarta.
Pada Tahun 2007 penulis melanjutkan pendidikan di Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Selama menuntut ilmu di IPB, penulis aktif di organisasi yakni sebagai Ketua Ekspedisi ”Tumbuhan Obat di TNGC” Rimbawan Pecinta Alam (RIMPALA) pada tahun 2008, Ketua Divisi Gunung Hutan RIMPALA (2008-2010) dan Komisi Disiplin RIMPALA (2010-2011), panitia Bina Corps Rimbawan (BCR) pada tahun 2009-2010 serta penulis aktif sebagai pengajar kimia di bimbingan belajar Mafiaclubs pada tahun 2009-2011. Selain itu, penulis juga melakukan Praktek Kerja Lapang (PKL) di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua.
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat Nya penulis mampu menyelesaikan skripsi ini. Penulis mengucapkan terima kasih kepada :
1. Ibunda tercinta Hj. Aminatuszuhria, Ayahanda M. Ruszaini (Alm), Kakak tersayang Herlina Melani S.Sos, dan Adik tersayang Umy Zakiyah serta Ahmad Kosasih S.Kom, Nayyara Talitha Sakhi dan Neysha Sabiya Gaizani atas segala doa dan kasih sayangnya.
2. Bapak Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS selaku dosen pembimbing atas arahannya. 3. Bapak Dr. Ir. M. Buce Saleh, MS selaku ketua sidang dan Bapak Ir. Rachmad
Hermawan, Msc selaku dosen penguji dalam ujian komprehensif.
4. IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri atas segala fasilitas yang diberikan kepada penulis selama penelitian.
5. Bapak Maman, Bapak Sulatko, Bapak Guntur, Bapak Sidi dan Bapak Roy Adam, Bapak Alberto, Bapak Widodo, Bapak Sugianto Bapak Heri Binawan Mas Sigit, Yusran serta seluruh karyawan PT. Mamberamo Alasmandiri. 6. Teman-teman yang melaksanakan PKL dan penelitian di IUPHHK-HA
PT.Mamberamo Alasmandiri yaitu : Christa Simaremare, Ari Ardelina, Dwi Puji L, Qori Pebrial I, Andrie Rizki, Rudy Eka, dan Arnaldo Hendrix S. 7. Mamang dan Bibi Bivak Rimpala : Woro, Luthfia, Mustofa, Riska, Yunensih,
Dody, Ivan, Bramas, Sindi dan Nurani.
8. Keluarga besar Rimbawan Pecinta Alam (Rimpala) Fahutan IPB, yang telah memberikan ilmu dan pengetahuan, serta semangat dan dukungan moral. 9. Teman-teman penulis di Manajemen Hutan 44 dan Fakultas Kehutanan IPB. 10.Yayasan Karya Salemba Empat (KSE) dan Beasiswa Peningkatan Prestasi
Akademik (PPA) atas bantuan finansial yang diberikan kepada penulis. 11.Sahabat penulis : Qadriana Pidriansy, Nofi Nur Cahyani, Deva Mandela dan
Dinda Talitha atas segala keceriaan persahabatan yang diberikan selama ini. 12.Reza Ahda Sabiila atas semangat dan kasih sayangnya selama ini.
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat dan hidayahNya penulis mampu menyelesaikan skripsi ini. Penulis melaksanakan penelitian ini di IUPHHK-HA PT.Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua pada bulan Juni hingga Juli 2011. Skripsi ini disusun untuk memberikan informasi mengenai penelitian yang telah dilakukan penulis mengenai pengelompokan jenis dalam penyusunan tabel volume lokal yang diharapkan dapat membantu mempermudah dan mempercepat kegiatan inventarisasi hutan.
Penulis menyadari dalam pembuatan skripsi ini masih banyak kekurangan, sehingga saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi banyak pihak.
Bogor, November 2011
DAFTAR ISI
Halaman KATA PENGANTAR.. ... i DAFTAR ISI. ... ii DAFTAR TABEL... ... iv DAFTAR GAMBAR ... v DAFTAR LAMPIRAN ... vi
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Tujuan ... 2 1.3 Manfaat Penelitian ... 2 BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Inventarisasi Hutan... 3 2.2 Volume Pohon ... 3 2.3 Tabel Volume. ... 5 2.4 Bipa, Jambu, Matoa, Medang dan Merbau ... 7 2.4.1 Bipa (Pterygota forbesii F.V.Muell) ... 7 2.4.2 Jambu (Eugenia spp) ... 8 2.4.3 Matoa (Pometia pinnata Forst) ... 9 2.4.4 Medang (Litsea firma Hook.f) ... 10 2.4.5 Merbau (Instia spp) ... 11 2.5 Penelitian Terdahulu ... 12 BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.5.2 Validasi Model ... 16 3.5.3 Pemilihan Model Regresi Terbaik dan Valid ... 18 3.5.4 Penggabungan Persamaan Regresi ... 18 BAB IV KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN
4.1 Sejarah Pemanfaatan Hutan. ... 20 4.2 Letak dan Luas. ... 20 4.3 Topografi dan Kelerengan. ... 20 4.4 Tanah dan Geologi ... 20 4.5 Iklim dan Intensitas Hujan ... 21 4.6 Keadaan Hutan ... 21 4.7 Sosial Ekonomi dan Budaya Masyarakat. ... 22 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Pemilihan Pohon Contoh ... 23 5.2 Penyusunan Model Regresi ... 23 5.3 Validasi Model Regresi ... 25 5.4 Pemilihan Model Persamaan Regresi Terbaik ... 26 5.5 Penggabungan Persamaan Regresi... 27 5.6 Perbandingan Persamaan Regresi ... 30 5.7 Aplikasi Terbaik dari Komposisi Persamaan Regresi ... 32 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
DAFTAR TABEL
No Halaman
1. Taksonomi bipa, jambu , matoa, medang dan merbau ... 7 2. Analisis keragaman pengujian regresi (ANOVA) ... 16 3. Analisis kovarian ... 18 4. Penutupan vegetasi pada IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri ... 21 5. Model regresi untuk penyusunan tabel volume ... 24 6. Uji validasi model regresi ... 26 7. Pemilihan model persamaan regresi terbaik ... 27 8. Nilai F hitung dari analisis kovarian ... 28 9. Nilai-nilai statistik dari model regresi kelompok jenis ... 29 10. Uji validasi dari model regresi kelompok jenis ... 29 11.Pemilihan model regresi terbaik dari pengelompokan tiga jenis dan
DAFTAR GAMBAR
No Halaman
1. Sebaran jumlah pohon yang digunakan untuk penyusunan model regresi dan validasi ... 23 2.Diagram pencar (scatterplot) antara diameter (dbh) dan volume (va) untuk
DAFTAR LAMPIRAN
No Halaman
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pemanfaatan hasil hutan dalam proses perencanaannya membutuhkan suatu kegiatan inventarisasi. Menurut Husch (1987), inventarisasi hutan adalah suatu usaha atau kegiatan untuk menyajikan taksiran-taksiran kuantitas kayu di hutan menurut suatu urutan klasifikasi seperti spesies, ukuran dan kualitas.
Salah satu tujuan dari kegiatan inventarisasi hutan adalah untuk menduga volume pohon. Dalam menduga volume pohon tersebut dibutuhkan suatu alat bantu inventarisasi berupa tabel volume. Tabel volume lokal menyajikan volume pohon menurut diameter setinggi dada (dbh). Dengan adanya tabel volume lokal, pengukuran yang dilakukan saat kegiatan inventarisasi hanya pengukuran diameter setinggi dada (dbh).
Banyak model persamaan yang digunakan dalam penyusunan tabel volume, salah satunya adalah persamaan Berkhout. Persamaan Berkhout : V = aDb (dimana : V = volume pohon ; D = dbh ; a, b = konstanta) adalah persamaan regresi yang paling banyak digunakan. Persamaan ini merupakan persamaan yang praktis dan sederhana karena hanya menggunakan diameter (dbh) sebagai peubah penduga. Selain itu, model persamaan ini secara matematis memiliki kerangka pemikiran (landasan teoritis) yang jelas.
Setiap jenis pohon memiliki karakteristik ukuran dan bentuk pohon yang berbeda dengan yang lain. Karakteristik inilah yang menyebabkan setiap jenis pohon memiliki model persamaan penduga volume yang berbeda satu sama lain. Dari segi kepraktisan pemakaian di lapangan, semakin banyak persamaan menjadi semakin tidak praktis.
1.2 Tujuan
Tujuan dari penelitian ”Pengelompokan Jenis dalam Penyusunan Tabel Volume Lokal di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua” adalah :
1. Menyusun tabel volume lokal untuk lima jenis kayu komersil melalui persamaan Berkhout di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri.
2. Memperoleh komposisi pengelompokan jenis terbaik dari persamaan regresi lima jenis tersebut.
1.3 Manfaat Penelitian
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Inventarisasi Hutan
Inventarisasi hutan menurut Dephut (1970) adalah pengumpulan dan penyusunan data-data mengenai hutan dalam rangka pemanfaatan hutan bagi masyarakat secara lestari dan serba guna. Menurut Dephut (2002), inventarisasi hutan adalah upaya untuk mengetahui hal ikhwal mengenai hutan, antara lain lokasi, komposisi jenis pohon, potensi, aksesbilitas, serta informasi lain yang dibutuhkan. Inventarisasi tegakan adalah kegiatan pencatatan, pengukuran dan taksasi volume
