ϭ
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Hutan dapat memberikan berbagai manfaat yang sangat dibutuhkan oleh manusia. Beberapa manfaat hutan, antara lain: sebagai penghasil kayu yang digunakan sebagai bahan baku industri, sebagai tempat penyimpanan karbon, sebagai tempat pemeliharaan keanekaragaman hayati, sebagai objek ekoturisme dan rekreasi alam. Hutan dapat pula memberikan perlindungan terhadap siklus hidrologi dalam suatu DAS dan pengendalian erosi, dan juga berbagai manfaat lainnya yang sangat penting bagi kehidupan manusia.
Potensi yang besar dari ekosistem hutan harus dapat dimanfaatkan seoptimal mungkin, sehingga harus dikelola dengan sistem manajemen yang baik dimulai dari kegiatan perencanaan, pengorganisasian, pelaksanaan dan pengawasan dengan berlandaskan pada azas kelestarian baik kelestarian sumberdaya maupun kelestarian hasil dan lingkungannya. Salah satu tujuan yang sangat penting dalam pengelolaan hutan adalah untuk menghasilkan kayu secara lestari.
Potensi tegakan hutan merupakan salah satu data pokok sebagai bahan dasar untuk menyusun rencana pengusahaan hutan. Data mengenai volume tegakan hutan yang akurat akan menghasilkan perencanaan pengelolaan hutan yang cermat dan terarah. Oleh karena itu, penyusunan perencanaan pengelolaan hutan yang cermat ditentukan oleh ketepatan dalam pendugaan potensi hutannya. Untuk menduga potensi hutan baik kualitatif ataupun kuantitatif perlu dilakukan inventarisasi hutan. Dalam kegiatan inventarisasi hutan, untuk mencapai tujuan tersebut dilakukan pengukuran terhadap dimensi-dimensi pohon maupun tegakan, yang kadang-kadang sulit dan tidak praktis diukur secara langsung di lapangan. Oleh karena itu, ketersediaan alat bantu dalam inventarisasi hutan adalah sangat diperlukan, untuk mempercepat kegiatan dan memperkecil kesalahan yang terjadi dalam pengukuran.
Ϯ
cepat. Untuk itu tabel volume yang dimaksud harus memenuhi persyaratan ketelitian tertentu. Penyusunan tabel volume sebagai alat bantu dalam menduga volume pohon yang dimaksud dan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam melakukan kegiatan inventarisasi hutan.
1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun tabel volume lokal untuk jenis Matoa (Pometia pinnata) pada areal IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua.
1.3 Manfaat Penelitian
1. Memberikan dan memudahkan informasi untuk menduga volume tentang potensi pohon kelompok jenis Matoa (Pometia pinnata) pada PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua.
2. Menjadi salah satu bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan dalam hal pengelolaan hutan alam pada PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua.
ϯ
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Inventarisasi Hutan
Inventarisasi hutan adalah suatu usaha untuk menguraikan kuantitas dan kualitas pohon-pohon hutan serta berbagai karakteristik areal tanah tempat tumbuhnya. Inventarisasi hutan lengkap dipandang dari segi penaksiran kayu harus berisi deskripsi areal berhutan serta pemilikannya, penaksiran volume pohon-pohon yang masih berdiri, dan penaksiran mengenai pengeluaran hasil (Husch 1987).
2.2 Penentuan Volume Pohon
Volume pohon dapat diperkirakan dari hubungan nyata antara dimensi pohon dan volume pohon tertentu. Diameter, tinggi dan faktor bentuk merupakan peubah tak bebas yang biasa digunakan untuk menentukan nilai-nilai dari peubah bebas volume pohon, hasil akhirnya digambarkan dalam suatu rumus atau bentuk tabel. Volume kayu atau pohon-pohon dalam tegakan hutan merupakan besaran yang tidak dapat ditentukan secara langsung di lapangan, melainkan dilakukan melalui komponen-komponen (peubah-peubah) yang menentukan besarnya volume kayu/pohon tersebut (Husch et al.2003).
Menurut Simon (1996), diameter adalah salah satu parameter pohon yang mempunyai arti penting dalam pengumpulan data tentang potensi hutan untuk keperluan pengelolaan. Dalam mengukur diameter, yang lazim dipilih adalah diameter setinggi dada (Dbh), karena pengukurannya paling mudah dan mempunyai korelasi yang kuat dengan parameter penting lainnya, seperti luas bidang dasar dan volume batang.
ϰ
Menurut Departemen Kehutanan RI (1992), secara alami volume kayu dapat dibedakan menurut berbagai macam klasifikasi sortimen. Beberapa jenis volume kayu yang paling lazim dipakai sebagai dasar penaksiran sebagai berikut:
1. Volume tunggak, adalah 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, adalah volume kayu di atas tunggak sampai permulaan tajuk. Bagian pohon yang menyusun volume kayu ini adalah batang pokok sampai percabangan pertama.
3. Volume kayu tebal, adalah volume kayu di atas tunggak sampai diameter dengan kulit sebesar 7 cm. Disini tercakup batang pokok dan cabang-cabang besar.
4. Volume kayu pohon, adalah volume kayu yang terdapat di seluruh pohon, mulai dari volume tunggak sampai dengan ujung pohon dan ranting.
Karena bentuk geometris batang tidak teratur, maka pendekatan rumus harus mengikuti kaidah bahwa untuk semua benda padat dihitung dari hasil perkalian antara luas bidang dasar rata-rata seksi dan panjang. Ada tiga rumus penting dalam menentukan volume pada daerah rata-rata pemotongan perseksi (Loetsch et al. 1973), sebagai berikut:
Rumus Huber : V = ୫ x
Rumus Smallian : V = x
Rumus Newton : V = x
dimana: V : Volume logs atau batang (m³)
: Luas bidang dasar bagian tengah batang (m²)
: Luas bidang dasar bagian pangkal batang (m²)
: Luas bidang dasar bagian ujung batang (m²)
ϱ
Avery dan Burkhart (1994) menyatakan bahwa rumus Smallian memerlukan pengukuran pada diameter kedua ujung batang, rumus ini paling mudah dan paling murah dalam penerapannya. Namun, rumus ini mempunyai ketepatan yang lebih kecil dibandingkan dengan rumus Huber dan rumus Newton. Rumus Newton memerlukan pengukuran kedua ujung batang dan batang tengah, sehinggga penggunaannya lebih terbatas dan kurang praktis. Namun, rumus ini lebih teliti dibandingkan dengan rumus lainnya.
Volume pohon merupakan suatu besaran yang diperoleh dari perkalian antara luas bidang dasar dengan tinggi pohon. Volume pohon dapat juga dihitung dengan cara menjumlahkan volume tiap-tiap seksi yang ada pada pohon tersebut (Loetsch et al. 1973).
2.3 Penyusunan Tabel Volume Pohon
Menurut Husch (1963) tabel volume pohon merupakan pernyataan yang sistematis mengenai volume sebatang pohon menurut semua atau sebagian dimensi yang ditentukan dari diameter setinggi dada, tinggi dan bentuk pohon. Tabel volume pohon akan memberikan hasil taksiran yang cermat, karena disusun dengan menggunakan data yang dikumpulkan secara ekstensif.
Tabel volume pohon secara teoritis adalah yang paling baik untuk digunakan dalam inventarisasi potensi kayu dalam tegakan hutan, namun demikian pengukuran tinggi pohon yang disyaratkan menyebabkan penggunaan tabel tersebut tidak praktis. Hal ini disebabkan karena pengukuran tinggi pohon memerlukan banyak waktu dan dapat menjadi sumber kesalahan (Husch et al.
2003).
Menurut Avery dan Burkhart (1994) tabel volume pohon yang berdasarkan pada satu peubah dari diameter setinggi dada (dbh) sering disebut sebagai tabel volume lokal, sedangkan tabel volume yang menghendaki pengguna juga memperoleh tinggi pohon dan kemungkinan juga bentuk atau taper disebut tabel
volume standar.
ϲ
menyertai besaran tinggi pohon. Istilah local dipakai karena tabel tersebut secara umum memiliki daerah berlaku yang terbatas dimana hubungan tinggi dan diameter yang tersembunyi di dalam tabel adalah relevan (Husch et al. 2003).
Menurut Sutarahardja (2008) penyusunan tabel volume lokal berlandaskan atas dasar asumsi, bahwa pohon-pohon dengan diameter yang sama akan memberikan volume yang sama pula, apabila kondisi tempat tumbuhnya sama. Asumsi tersebut dapat diterima apabila ada hubungan yang kuat antara tinggi pohon dengan diameter dan volume pohon yang dimaksud dengan diameternya dalam tegakan tersebut. Dengan adanya hubungan yang erat antara diameter dan tinggi pohon, maka dapat dijamin bahwa segala perubahan yang terjadi pada pohon yang disebabkan oleh adanya variasi tinggi pohon akan tercakup oleh
adanya variasi diameter pohon.
Selanjutnya Pangaribuan (1990) berpendapat bahwa dengan adanya hubungan yang erat antara diameter dengan tinggi pohon, dapat juga menunjukkan bahwa hubungan diameter dengan volume pohon erat pula.
Menurut Spurr (1952) penyusunan tabel volume pohon dimaksudkan untuk memperoleh taksiran volume pohon melalui pengukuran satu atau beberapa peubah penentu volume pohon serta untuk mempermudah kegiatan inventarisasi hutan dalam menduga potensi tegakan. Meskipun demikian, untuk meningkatkan efisiensi dalam penaksiran volume tegakan dengan tidak mengurangi ketelitian yang diharapkan, diusahakan dalam penyusunan tabel volume pohon memperkecil jumlah peubah bebas penentu volume pohon dan diberlakukan pada daerah setempat. Tabel yang dimaksud adalah tabel volume pohon lokal atau tarif volume.
Menurut Loetsch et al. (1973) sebelum persamaan volume disusun untuk spesies tertentu atau kelompok spesies, dilakukan pengumpulan data dalam wilayah yang kecil yang dipakai ke sebuah wilayah yang jauh diluar wilayah aslinya. Dalam penyusunan persamaan penduga volume mengikuti beberapa tahap, sebagai berikut:
1. Pemilihan sampel yang cukup banyak jumlahnya dan representatif
ϳ
3. Menguji berbagai persamaan yang disusun dan memilih salah satu persamaan yang dianggap paling optimum
Menurut Loetsch et al. (1973) tidak ada jawaban sederhana pada pernyataan berapa banyak pohon contoh, berdiri atau rebah yang akan diukur untuk memperoleh suatu persamaan volume. Untuk menyusun tabel volume lokal yang dapat dipakai untuk jenis tunggal, mungkin cukup 50 sampai 100 pohon.
2.4 Persamaan Penduga Volume Pohon
Beberapa persamaan hubungan antar volume pohon dengan peubah-peubah penentunya yang biasa digunakan dalam penyusunan tabel volume pohon (Loetsch et al. 1973):
1. Satu peubah bebas, hanya diameter pohon:
V = + (Kopezky-Gehrhardt)
V = d + (Dissescu-Meyer)
V = + + (Hohenadl-Krenn)
V = (Berkhout)
Log V = + log d (Husch)
2. Dua peubah bebas, diameter dan tinggi pohon: V = (d²h
V = + + h + h
V = + h + h + h² V =
dimana : V : Volume pohon (m³)
d : Diameter pohon setinggi dada (cm) h : Tinggi pohon total (m)
ϴ
2.5 Matoa (Pometia pinnata)
Tabel 1 Taksonomi Matoa (Pometia pinnata)
Sumber : haruting.wordpess.com
Pometia pinnata J.R Forst & G. Forst atau lebih dikenal dengan sebutan Matoa termasuk dalam suku rambutan-rambutanan (Sapindaceae). Jenis ini mempunyai beberapa sinonim antara lain Irina glabra Blume (1825), Irina
tomentosa Blume (1825), I. alnifolia Blume (1847), I. tomentosa Blume var.
cuspidate Blume (1847), Nephelium acuminatum Hook.f. (1860), Pometia macrocarpa Kurz (1876), P. coriacea Radlk (1913), P. pinnata Forst & Forst f.
repanda Jacobs (1962) (Sudarmono 2000).
Matoa merupakan pohon raksasa dengan tinggi dapat mencapai 47 m, dengan diameter mencapai 187 cm. Mudah dikenali dengan ciri-ciri batang tanpa bonggol-bonggol, mempunyai alur yang lebar dan dalam serta berakar papan yang berukuran kecil. Kulit batang memiliki ketebalan ± 5 mm, sebelah luar berwarna 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
dalam Nugraha 2008).
Kalkman (1959) dan Faber (1959) 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
P.acuminate Radkl dan P.corriaceae Radkl. Taksonomi Matoa
Kingdom Plantae
Divisi Magnoliophyta Kelas Magnoliopsida Sub Kelas Rosidae
ϵ
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).
Matoa merupakan salah satu jenis pohon yang kayunya dimanfaatkan untuk industri perkayuan. Menurut Martawijaya dan Kartasujana (1977) kayu jenis ini dapat dipakai untuk bahan bangunan perumahan dan jembatan, mebel, lantai, moulding, tangkai peralatan dan olahraga, serta baik juga untuk perkapalan. Oleh karena itu mengingat kegunaan kayu matoa bagi industri perkayuan cukup besar, maka ketersediaan tabel volume matoa yang lebih akurat dan luwes sebagai perangkat pembantu dalam pendugaan volume pohon sangat diperlukan.
ϭϬ
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Areal Kerja perusahaan pemegang Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu Pada Hutan Alam (IUPHHK-HA) PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua. Penelitian lapangan dilakukan selama satu setengah bulan yaitu dari bulan Juni 2011 hingga bulan Juli 2011.
3.2Alat dan Bahan
Alat yang digunakan untuk pengambilan data dilapangan adalah phiband, galah sepanjang 2 meter, camera digital, tally sheet, dan alat tulis. Sedangkan alat yang digunakan untuk keperluan pengolahan data adalah Software Microsoft Excel dan software statistik (Minitab versi 14). Bahan yang dipakai dalam penelitian ini adalah tegakan Matoa (Pometia pinnata) pada berbagai kelas diameter.
3.3 Metode Pengambilan Data
Terdapat dua macam data yang dikumpulkan dalam penelitian ini, yaitu data primer yang diperoleh langsung dari pengukuran di lapangan, dan data sekunder yang diperoleh dari studi literatur.
3.3.1 Data Primer
ϭϭ
1. Diameter setinggi dada (dbh), 2. Diameter pangkal dan ujung seksi, 3. Panjang seksi (2 m),
4. Panjang pohon bebas cabang.
Untuk mengetahui sebaran jumlah pohon contoh pada berbagai kelas diameter dan kelas tinggi, maka setiap pohon contoh yang telah diukur dimasukkan kedalam tabel sebaran jumlah pohon contoh pada berbagai kelas diameter dan kelas tinggi.
Data yang diperoleh dari pengukuran dipergunakan untuk :
1. Menentukan volume seksi dengan menggunakan rumus Smallian, yaitu:
= x
2. Menentukan volume pohon dengan cara menjumlahkan volume seluruh seksi pada setiap pohon dengan menggunakan rumus :
V = + + +…….+
3.3.2 Data Sekunder
Data sekunder yang dikumpulkan dalam penelitian ini berupa data mengenai keadaan umum lokasi penelitian. Data ini didapat dari arsip yang ada di kantor IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri Provinsi Papua.
3.4 Analisis Data
3.4.1 Analisis Hubungan Panjang Pohon dan Diameter Pohon
ϭϮ
(r) antara tinggi pohon dengan diameter pohon dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Dalam hal ini, JKx, JKy, dan JHKxy dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
dimana:
r = Koefisien korelasi contoh
JKx = Jumlah kuadrat peubah X (misal: diameter pohon) JKy = Jumlah kuadrat peubah Y (misal: tinggi pohon) JHKxy = Jumlah hasil kali peubah X dengan peubah Y
Menurut Walpole (1993) bila nilai r mendekati 1 atau -1, hubungan antara kedua peubah tersebut kuat dan berarti terdapat korelasi yang tinggi antara keduanya. Koefisien korelasi contoh (r) merupakan penduga tak bias dari koefisien korelasi populasi (ρ). Apabila r mendekati 0 maka besar kemungkinan untuk menyatakan bahwa ρ=0. Namun apabila r mendekati ±1, maka besar kemungkinn ρ≠0.
Suatu uji untuk menyatakan kapan nilai r berada cukup jauh dari nilai ρ adalah melalui pengujian koefisien korelasi dengan uji Z-Fisher (Walpole, 1993).
Dalam uji Z-Fisher ini, dilakukan transformasi nilai-nilai r dan ρ ke dalam Z-Fisher.
Dalam penyusunan tabel volume lokal, Sutarahardja (1982) mensyaratkan bahwa nilai ρ harus lebih besar dari 0,7 atau ρ > 0,7, yang berarti pada nilai ρ > 0,7 maka hubungan antara tinggi pohon dengan diameter pohon dianggap cukup kuat. Hipotesisi : H0 : ρ=0,7071
H1 : ρ>0,7071
Statistik uji :
ϭϯ
Zr = 0,5 ln
Zρ= 0,5 ln
σzr = 1 /
dimana : Z = Sebaran normal Z
σZr = Pendekatan simpangan baku transformasi ZFisher
Jika Zhitung > Ztabel pada tingkat nyata tertentu (misalnya pada taraf nyata
5%) maka tolak H0, ini berarti antara peubah tidak bebas (Y) dengan peubah
bebas (X) memenuhi persyaratan yang diberikan yaitu mempunyai ρ > 0,7071 pada tingkat nyata tertentu, sehingga dalam tegakan hutan yang diukur dapat dibuat tabel volume lokal.
Untuk membantu dalam pemilihan model, maka data pohon contoh ditampilkan dalam scatter digram atau scatterplot (diagram tebar). Dari tebaran data tersebut akan dapat dilihat bentuk penampilan penyebaran datanya, apakah mengikuti pola linier atau non linier, sehingga dapat membantu dalam pemilihan model pendekatannya.
3.4.2 Penyusunan Model Regresi Penduga Volume
Beberapa model persamaan regresi yang dipergunakan dalam penyusunan tabel volume lokal ini adalah sebagai berikut :
1. V = a ( Model Berkhout )
2. V = a+b ( Model Kopezky-Gehrhardt )
3. V = a+bD+c ( Model Hohenadl-Krenn )
dimana : V = Volume pohon (m³)
D = Diameter setinggi dada (cm)
a, b, c, …= konstanta
3.4.3 Pemilihan Model Terbaik
ϭϰ
model persamaan penduga volume pohon terbaik berdasarkan hasil peringkat yang diberikan untuk masing-masing model persamaan. Untuk mendapatkan salah satu model persamaan penduga volume yang terbaik dari persamaan model lainnya, dilakukan dengan membandingkan criteria-kriteria pengujian. Kriteria yang digunakan dalam uji keberartian model adalah sebagai berikut :
1. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi adalah suatu ukuran besarnya keragaman amatan Y disekitar rataannya yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi. Perhitungan besarnya koefisien determinasi dimaksudkan untuk mengukur kecukupan model regresi dalam menjelaskan besarnya variasi peubah tidak bebas yang dapat dijelaskan oleh variasi peubah bebasnya. Koefisien determinasi ini dinyatakan dengan rumus :
R² = x 100%
Nilai R² menunjukkan tingkat ketelitian dan keeratan hubungan antar peubah bebas dengan peubah tidak bebasnya. Oleh karena itu, semakin besar R² akan semakin besar total keragaman yang dapat diterangkan oleh regresinya, yang berarti bahwa regresi yang diperoleh semakin baik.
2. Simpangan Baku (s)
Simpangan baku menunjukkan, bahwa semakin kecil nilainya semakin baik, artinya nilai dugaannya akan semakin teliti. Simpangan baku dihitung dengan rumus :
s = =
dimana : s : Simpangan baku S² : Kuadrat rataan sisa
yi : Volume pohon contoh ke-i
n : Jumlah pohon contoh
3. Analisa Keragaman
ϭϱ
Tabel 2 Analisa 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
Sumber : Walpole, 1993
dimana : p= banyaknya konstanta (koefisien regresi dan intersept) dan n=banyaknya pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan regresi tersebut.
Dalam analisa tersebut hipotesa yang diuji : 0
: 0
β
=H lawan H1:
β
≠0Dengan kaidah keputusannya :
F hitung > F tabel maka tolak H
0
F hitung < F tabel maka terima H
0
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.
3.4.4 Uji Validasi Model
Hasil persamaan-persamaan yang telah diuji pada penyusunan regresi untuk tabel volume lokal perlu dilakukan uji validasi dengan menggunakan pohon contoh yang telah dialokasikan untuk pengujian validasi model.
Langkah yang perlu diambil pada tahap uji validasi ini adalah melakukan perbandingan performansi tiap model dengan kriteria-kriteria, sebagai berikut: 1. Ketepatan
Ketepatan berkaitan dengan istilah yang menggambarkan besarnya simpangan suatu nilai dugaan terhadap nilai yang sebenarnya (Husch et al. 1993). Ketepatan model ditunjukkan oleh nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang dihitung dengan rumus :
ϭϲ
dimana : RMSE : Root Mean Square Error
Vai :Volume actual pohon ke-I yang diperoleh dengan cara
menjumlahkan volume per seksi
Vi : Volume dugaan pohon ke-i yang diperoleh dengan
menggunakan persamaan volume tertentu n : Jumlah pohon contoh
Nilai RMSE yang lebih kecil menunjukkan bahwa model penduga volume tersebut lebih akurat dalam menduga volume.
2. Bias
Bias merupakan penyimpangan / kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan dalam pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur. Nilai bias dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
B =
dimana : B : Bias
Vai :Volume actual pohon ke-I yang diperoleh dengan cara
menjumlahkan volume per seksi
Vi : Volume dugaan pohon ke-i yang diperoleh dengan
menggunakan persamaan volume tertentu n : Jumlah pohon contoh
3. Simpangan agregat
Simpangan agregat merupakan selisih antara jumlah volume dugaan (Vi)
dengan volume aktual (Vai) sebagai persentase terhadap volume dugaan (Vi).
Persamaan yang baik memiliki nilai simpangan agregat yang berkisar dari -1 sampai +1 (Spurr, 1952). Nilai SA dapat dihitung dengan rumus :
SA =
4. Simpangan rata-rata
Simpangan rata-rata merupakan rata-rata jumlah dari nilai mutlak selisih antara jumlah volume dugaan (Vi) dengan volume actual (Vai), proposional
terhadap jumlah volume dugaan (Vi). Nilai simpangan rata-rata yang baik adalah
ϭϳ
SR = x 100%
5. Uji beda rata-rata Khi-kuadrat (Khi-square test)
Pengujian validasi model persamaan penduga volume pohon dapat pula dilakukan dengan menggunakan uji X² (Khi-kuadrat), yaitu alat untuk menguji apakah volume yang diduga dengan tabel volume (Vi) berbeda dengan volume
pohon aktualnya (Vai). Dalam hal ini hipotesa yang diuji adalah sebagai berikut :
H0 : Vi = Vai
H1 : Vi ≠ Vai
Kriteria ujinya adalah :
X² =
Kaidah keputusannya adalah : X²hitung ≤ X²tabel (α, n-1), maka terima H0
X²hitung > X²tabel (α, n-1), maka terima H1
3.4.5 Pemilihan Model Penduga Terbaik
Model persamaan regresi untuk penyusunan tabel volume pohon yang baik adalah senagai berikut :
1. Uji keberartian model, memperoleh nilai R² yang besar, simpangan baku (s) yang kecil, dan analisa keragaman menghasilkan regresi yang nyata.
2. Ujian validasi, simpangan agregasi berada antara -1 sampai +1, simpangan rata-rata tidak lebih dari 10%, nilai RMSE dan bias relative kecil, hasil uji beda antara nilai rata yang diduga dengan tabel volume dengan nilai rata-rata nyata (actual), tidak menunjukkan adanya perbedaan yang nyata (H0
diterima).
ϭϴ
BAB IV
KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN
4.1 Sejarah Pemanfaatan Hutan
PT. Mamberamo Alasmandiri merupakan perusahaan PMDN yang tergabung dalam KODECO GROUP. Didirikan pada tanggal 5 Desember tahun 1991 dengan akte pendirian No. 24 Notaris Rahmah Arie Sutardjo, SH, dan memperoleh pengesahaan dari Menteri Kehakiman RI No. C2-2966-H. T. 01. 01. TH’92 tanggal 20 April 1992. Ijin Pemanfaatan Hutan IUPHHK PT Mamberamo Alasmandiri didasarkan pada keputusan Menteri Kehutanan No. 1071/Kpts-II/1992 tanggal 19 November 1992, seluas 691.700 hektar yang kemudian diperbaharui berdasarkan Keputusan Menteri Kehutanan dan Perkebunan No. 910/Kpts-IV/1999 tanggal 14 Oktober 1999 dengan luas 677.310. 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).
Kegiatan produksi baru dimulai pada tahun 1994 sampai dengan tahun 1997 dilakukan pemenuhan pasokan bahan baku industri PT Kodeco Batulicin Plywood (PMA) yang berlokasi di Kalimantan Selatan. Perkembangan selanjutnya atas pertimbangan pengembangan pembangunan daerah serta efisiensi biaya industri maka pada tahun 1998 didirikan industri pengolahan kayu PT Kodeco Mamberamo (PMDN) di Desa Kerenui, Distrik Waropen Timur, Kabupaten Yapen Waropen. Kapasitas izin industri adalah plywood 100.000 m3/tahun dan sawmill 12.000 m3/tahun. PT Mamberamo Alasmandiri sebagai pemasok utama industri baru tersebut (PT. MAM 2009).
4.2 Letak dan Luas
ϭϵ
Berdasarkan status fungsi hutan, areal kerja IUPHHK PT. Mamberamo Alasmandiri terdiri atas Hutan Produksi (HPK) dengan luas masing-masing, sebagai berikut :
Hutan Produksi Bebas (HP) : ± 117.010 hektar (±17,30%) Hutan Produksi Terbatas (HPT) : ± 513.570 hektar (±75,80%) Hutan Produksi yang Dapat Dikonversi : ± 46.730 hektar (± 6,90%) Jumlah : ± 677. 310 hektar
Gambar 1 Peta kawasan IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri (Sumber : RKU PT.Mamberamo Alasmandiri).
4.3 Topografi dan Kelerengan
Areal kerja IUPHHK PT. Mamberamo Alasmandiri bervariasi dari datar sampai bergelombang dengan ketinggian dari permukaan laut berkisar 100-648 m dpl. Kelas lereng di areal kerja IUPHHK PT. Mamberamo Alasmandiri terdiri atas kelereng A (<8%) sampai kelas lereng E (>40%) (PT. MAM 2009).
4.4 Tanah dan Geologi
ϮϬ
mengalir ke Utara. Perkembangan struktur tersebut adalah dampak kompresi pemekaran lempeng Samudra Pasifik (PT. MAM 2009).
4.5 Iklim dan Intensitas Hujan
Berdasarkan klasifikasi iklim secara umum menurut Schmidt dan Ferguson atau Af-Am Koppen areal IUPHHK 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. Dari data yang diperoleh dari stasiun Pencatat Curah Hujan Camp Gesa (tahun 1994-2001) diperoleh nilai Q= 0 % dan IH ( Intensitas Hujan) = 17,4 mm/hh, dengan curah hujan rata-rata adalah sebesar 285,6 mm perbulan dan tingkat minimum yang terjadi pada bulan November (208,8 mm perbulan) maksimum pada bulan Oktober (354,1 mm perbulan) (PT. MAM 2009).
4.6 Keadaan Hutan
Penutupan lahan areal kerja IUPHHK 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 3 Penutupan vegetasi pada IUPHHK 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 55,0%
2. Hutan Bekas Tebangan 105.825 40.100 30.651 1.948 178.524 26,4%
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 13,3%
Jumlah 481.800 126.126 49.481 19.903 677.310 100,%
Sumber : Pengesahan citra Landsat Nomor S.35/VII?Pusin-1/2006 tanggal 22 Januari 2007 (PT.
Ϯϭ
4.7Sosial Ekonomi dan Budaya Masyarakat
Penduduk asli disekitar kelompok hutan S. Mamberamo–S. Gesa adalah Suku Baudi Bira, Kerema, Obagui Dai, Kapso Apawer, Birara Noso, Bodo dan suku Haya. Hubungan suku-suku yang berbeda wilayah masih bersifat tradisional dan masing-masing suku masih memegang kuat adat istiadatnya, hal ini ditunjukkan oleh adanya bahasa yang cukup mencolok diantara suku-suku asli dan masing-masing suku berkembang sendiri-sendiri tanpa saling mengganggu (PT. MAM 2009).
Bahasa yang digunakan sehari-hari oleh penduduk di sekitar kelompok hutan ini adalah bahasa sukunya masing-masing sedangkan bahasa Indonesia hanya dimengerti oleh sebagian kecil saja dari mereka. Agama dan kepercayaan yang dianut, yaitu: Kristen Protestan, Katolik dan Islam (PT. MAM, 2009).
Pola pemilikan tanah dikawasan areal kerja IUPHHK terdiri atas tanah negara, tanah adat dan tanah ulayat. Walaupun demikian masyarakat masih berpegangan pada hukum adat dimana pemilikan terhadap sebidang tanah didasarkan “pemilik pertama”, artinya jika pemilikan terhadap tanah yang digarap tersebut dan diwariskan turun temurun kepada keturunanya dan setiap anggota keluarga memiliki hak garap atas tanah keluarga tadi (PT. MAM 2009).
Mata pencaharian penduduk yang berada di sekitar areal kerja IUPHHK PT. Mamberamo Alasmandiri dapat diklasifikasikan menurut keadaaan alam dimana mereka menetap. Umumnya penduduk yang tinggal di sepanjang Sungai Mamberamo dan Danau Bira memiliki mata pencaharian sebagai pencari ikan untuk memenuhi kebutuhan protein hewani sehari-hari dan jika ada kelebihan dari hasil tangkapan, dipertukarkan (barter) dengan bahan makanan seperti umbi-umbian, jagung dan talas. Bahan makanan ini dihasilkan oleh penduduk yang tinggal di pedalaman yang umumnya hidup dari ladang berpindah. Sistem barter
ϮϮ
sebagai pendatang berprofesi sebagai pegawai negeri dan buruh harian (PT. MAM 2009).
Gambar 2 Peta areal kerja PT. Mamberamo Alasmandiri (Sumber : RKU PT. Mamberamo Alasmandiri).
Ϯϯ
BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Pemilihan Pohon Contoh
Pengambilan data pohon contoh ini dilakukan secara purposive sampling
pada areal petak tebangan dan areal pembuatan jalan. Pengukuran dilakukan pada pohon yang pertumbuhannya baik dan sehat. Berikut disajikan rekapitulasi jumlah pohon contoh yang diambil untuk penyusunan tabel volume tertera pada Tabel 4. Tabel 4 Rekapitulasi jumlah pohon contoh
No Kelas
Diameter
Jumlah Pohon Contoh
Penyusunan Model Validasi Model
1 10-14.9 10 5
2 15-19.9 10 5
3 20-24.9 10 5
4 25-29.9 10 5
5 30-34.9 10 5
6 35-39.9 10 5
7 40-44.9 10 5
8 45-49.9 10 5
9 50-54.9 10 5
10 55-59,9 10 5
11 60up 10 5
Dari 165 pohon contoh yang diambil, jumlah tersebar merata pada setiap kelas diameter. Kelas diameter (Dbh) dimulai pada kelas 10-14,9 cm hingga kelas diameter 60 cm up dengan interval kelas diameter sebesar 5 cm. Dari 165 pohon tersebut, 110 pohon (67 %) digunakan untuk penyusunan model dan 55 pohon (33%) digunakan untuk validasi model. Pembagian data dilakukan secara acak dengan tetap memperhatikan keterwakilan dari tiap kelas diameter.
5.2. Penyusunan Model Regresi
5.2.1 Analisa Korelasi Hubungan Antara Diameter Setinggi Dada (Dbh) dengan Panjang Bebas Cabang (Pbc)
Ϯϰ
dengan diameter pohon terdapat korelasi yang erat, maka untuk menduga volume pohon dapat digunakan satu peubah saja. Mengingat pengukuran diameter pohon lebih mudah daripada pengukuran panjang pohon, maka tabel volume pohon dapat disusun atas dasar peubah diameter pohon.
Menurut Walpole (1993) besarnya nilai koefisien korelasi adalah -1 ≤ r ≥ +1 dimana jika r mendekati -1 atau +1, maka hubungan antara kedua peubah tersebut kuat artinya terdapat korelasi yang tinggi antara keduanya. Berdasarkan hasil analisis regresi terhadap hubungan diameter dengan panjang pohon diperoleh koefisien korelasi sebesar 0,8213 yang berarti bahwa hubungan antara kedua peubah kuat dan terdapat korelasi yang tinggi diantara keduanya.
5.2.2 Pengujian Koefisien Korelasi dengan Uji ZFisher
Dalam membuat tabel volume lokal, untuk memperoleh ketelitian yang dapat dipertanggungjawabkan, maka ρ>0.7071. Pengujian koefisien korelasi ini dilakukan melalui transformasi ZFisher.
Tabel 5 Hasil uji transformasi ZFisher
UJI Z Fisher D dan P
R 0,821397705
ρ 0,707106781
Zr 1,161098967
Zρ 0,881373587
σZ 0,095346259
Zhit 2,933784539
Zα 1,644853627
Keputusan TOLAK H0
Kesimpulan D dan P memiliki hubungan yang erat
Berdasarkan hasil uji transformasi ZFisher , diperoleh nilai Z hitung > Z tabel
(α = 0.05). Hal ini berarti antara panjang (pbc) dan diameter (dbh) memiliki keeratan yang tinggi, sehingga pendugaan volume dapat diterangkan oleh satu peubah bebas yaitu diameter (dbh). Tabel volume yang dihasilkan berdasarkan pengujian transformasi Zfisher adalah tabel volume lokal (tarif volume).
5.2.3 Penyusunan Model Persamaan Regresi
Ϯϱ
bentuk penampilan penyebaran datanya. Penyebaran data diameter (dbh) dan volume (Va) dapat dilihat pada gambar 3.
Dbh
Va
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 8
6
4
2
0
Scatterplot of Va vs Dbh
Gambar 3 Scatterplot hubungan antara diameter (dbh) dan volume (va). Diagram pencar (scatterplot) menggambarkan pola penyebaran data yang hasilnya dapat membantu dalam pemilihan model. Berdasarkan diagram pencar diperoleh bahwa sebaran datanya tidak mengikuti suatu garis lurus, melainkan mengikuti pola non linear.
5.2.3.1Model Persamaan Regresi
Model persamaan volume pohon yang disusun dan dicoba sebanyak tiga model, sebagai berikut :
1. V = a ( Model Berkhout )
2. V = a+b ( Model Kopezky-Gehrhardt ) 3. V = a+bD+c ( Model Hohenadl-Krenn )
Ϯϲ
Tabel 6 Model Persamaan Regresi
EŽ WĞƌƐĂŵĂĂŶWĞŶĚƵŐĂ Ɛ ZͲĂĚũ Zϸ &Śŝƚ &ƚď
ɲсϱй &ƚď
ɲсϭй
ϭ sс Ϭ͕ϬϴϮ ϵϳ͕ϴй ϵϳ͕ϴй ϰϳϱϯ͕ϱ
ϱ
ϯ͕ϵϯ
ϲ͕ϴϴ
Ϯ sсͲϬ͕ϮϭϭнϬ͕ϬϬϬϵϵϰďŚϸ Ϭ͕ϯϵϭ ϵϰ͕ϯй ϵϰ͕ϯй ϭϴϬϬ͕ϳ
ϲ ϯ͕ϵϯ ϲ͕ϴϴ ϯ sсϬ͕ϬϮϭͲϬ͕ϬϭϮϰďŚн Ϭ͕ϬϬϭϭϯďŚϸ Ϭ͕ϯϴϴ ϵϰ͕ϰй ϵϰ͕ϱй ϵϭϮ͕Ϯϳ ϯ͕Ϭϴ ϰ͕ϴϭ
Perhitungan besarnya koefisien determinasi dimaksudkan untuk mengukur kecukupan model regresi dalam menjelaskan besarnya variasi peubah tidak bebas yang dapat dijelaskan oleh variasi peubah bebasnya. Nilai koefisien determinasi sebesar 50% merupakan batas minimal yang digunakan dalam penyusunan model volume pohon yang dianggap cukup memadai (Suharlan, Boestomi, dan Soemarna 1976 dalam Lestarian 2009). Semakin besar nilai R², maka persamaan regresi tersebut semakin baik.
Berdasarkan tabel 6, model persamaan penduga yang memiliki nilai R² terbesar adalah persamaan V= sebesar 97,8%. Hal ini berarti bahwa peubah diameter (dbh) dapat menerangkan sebesar 97,8% dari keragaman volumenya. Berdasarkan nilai R² maka persamaan ini merupakan persamaan penduga volume pohon terbaik dibanding persamaan lainnya.
Simpangan baku menunjukkan, bahwa semakin kecil nilainya semakin baik, artinya nilai dugaannya akan semakin teliti. Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa nilai simpangan baku yang terkecil dimiliki oleh persamaan nomor 1 (V= ) sebesar 0,082. Berdasarkan nilai s maka persamaan ini merupakan persamaan penduga volume pohon terbaik dibanding persamaan lainnya.
Menurut Tiryana (2008) Nilai F-hitung 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
Ϯϳ
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 %. Dari Tabel 6 juga dapat dilihat bahwa persamaan V= memiliki nilai F-hitung paling besar dibanding persamaan
lain pada taraf nyata 1% dan 5%. Berdasarkan nilai F-hitung , maka persamaan
V= merupakan persamaan penduga volume pohon terbaik dibanding persamaan lainnya.
5.3 Validasi Model
Validasi model persamaan regresi dilakukan dengan menghitung nilai Simpangan Agregat (SA), Simpangan Rata-rata (SR), Root Mean Square Error
(RMSE), bias dan uji χ² (chi-square). Berikut disajikan hasil uji validasi dari model persamaan volume pohon.
Tabel 7 Validasi model
Dalam uji validasi model, nilai SA dan SR menggambarkan tentang ketelitian model. Persamaan yang baik menurut Spurr (1952) memiliki nilai SA antara -1 sampai +1 dan SR nya tidak melebihi 10 %. Berdasarkan Tabel 7 dapat diketahui bahwa persamaan-persamaan penduga volume pohon memiliki nilai SA diantara -1 sampai +1 dan nilai SR yang lebih besar dari 10%, artinya persamaan penduga volume pohon telah memenuhi kriteria model penduga volume pohon yang baik dari nilai SA.
Tahap validasi model selanjutnya adalah mencari nilai Root Mean Square Error (RMSE). Ketepatan model ditunjukkan oleh nilai RMSE, semakin kecil nilai RMSE maka semakin akurat model penduga volume pohon tersebut. Dari tabel 7 dapat diketahui bahwa nilai RMSE yang paling kecil dimiliki oleh
persamaan V= .
No Persamaan Penduga SA SR RMSE Bias Chi-sq Chi
(0,05)
Chi
(0,01)
1 V= 0,13 21% 30% 12% 6,115 72,153 81,06
2 V= - 0,211 + 0,000994 Dbh² 0,14 56% 82% -10% 9,249 72,153 81,06
3 V= 0,021 - 0,0124 Dbh +
0,00113 Dbh²
Ϯϴ
Suatu model penduga volume pohon dikatakan baik apabila nilai bias yang dihasilkan semakin kecil. Bias merupakan penyimpangan / kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan dalam pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur. Berdasarkan Tabel 7 dapat dilihat bahwa bias ada yang bernilai negatif dan ada yang bernilai positif. Bias bernilai negatif berarti bahwa volume dugaan yang dihasilkan cenderung underestimate terhdapa volume actual, sedangkan bias yang bernilai positif menunjukkan volume dugaan overestimate terhadap volume aktualnya.
Uji χ² (chi-square) menunjukkan bahwa pada persamaan nomor 1 sampai dengan persamaan nomor 3 memiliki nilai χ² (chi-square) yang lebih kecil dibanding nilai χ² tabel pada taraf nyata 5% dan 1%, hal ini berarti bahwa persamaan nomor 1 sampai dengan persamaan nomor 3 menunjukkan bahwa antara pendugaan volume dengan persamaan regresi tersebut tidak berbeda nyata dengan volume aktualnya. Berdasarkan tabel 7 diketahui bahwa persamaan V= memiliki nilai χ² (chi-square) yang lebih kecil dibanding persamaan lain yaitu 6,115. Hal ini berarti bahwa persamaan V= lebih baik dari persamaan yang lainnya melalui Uji χ² ( chi-square).
5.4 Pemilihan Persamaan Regresi Terbaik
Pemilihan model persamaan regresi terbaik dilihat dari nilai-nilai statistik saat penyusunan model regresi dan uji validasi model. Nilai-nilai statistik yang dipakai pada proses penyusunan model regresi meliputi koefisien determinasi (R²), simpangan baku (s) dan nilai F hitung. Persamaan yang paling baik adalah yang memiliki nilai koefisien determinasi (R²) terbesar, simpangan baku (s) dan nilai F hitung yang terbesar.
Ϯϵ
Tabel 8 Peringkat model penduga
No MODEL Jumlah VALIDASI Jumlah Total Peringkat
R² Fhit S SR RMSE Bias χ²
1 1 1 1 3 1 1 3 1 6 9 1
2 3 2 3 8 3 3 1 3 10 18 3
3 2 3 2 7 2 2 2 2 8 15 2
Berdasarkan Tabel 8, model persamaan regresi yang terbaik untuk jenis matoa (Pometia pinnata) adalah persamaan nomor 1, yaitu V=
ϯϬ
BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1Kesimpulan1. Model persamaan terbaik jenis matoa (Pometia pinnata) adalah model persamaan Berkhout V= .
2. Model ini berlaku untuk lokasi penelitian (Areal Kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri) dengan tempat-tempat lain yang memiliki keadaan tempat tumbuh yang sama atau mendekati keadaan tempat tumbuh di lokasi penelitian.
6.2Saran
1. Perlu dilakukan penelitian lain mengenai penyusunan tabel volume lokal untuk jenis-jenis komersial lain di Papua.
2. Perlu dilakukan verifikasi model persamaan regresi yang terpilih dengan pengukuran langsung di lapangan.
PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL MATOA (
Pometia
pinnata
) DI AREAL KERJA IUPHHK-HA PT. MAMBERAMO
ALASMANDIRI, PROVINSI PAPUA
QORI PEBRIAL ILHAM
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
ϯϭ
DAFTAR PUSTAKA
Avery TE, HE Burkhart. 1994. Forest Measurements. New York: Mc. Graw-Hill Inc.
Bustomi S, Wahjono D, Harbagung I. B. P. Parthama. 1998. Petunjuk Teknis Tata Cara Penyusunan Tabel Volume Pohon. Bogor: Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan.
[Dephut] Departemen Kehutanan RI. 1992. Manual Kehutanan. Jakarta: Dephut.
Husch B. 1963. Forest Mensuration and Statistics. New York: The Ronald Prss Company.
Husch B. 1987. Perencanaan Inventarisasi Hutan (diterjemahkan oleh Agus Setyarso) Jakarta: Universitas Indonesia Press.
Husch B, B. W. Thomas, JA Kershaw. 2003. Forest Mensuration. Fourth Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc.
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]. Papua : Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Negeri Cendrawasih.
Loetsch F, F. Zohrer and K. E. Haller. 1973. Forest Inventory Volume II. Munchen: BLV Verlagsgesellschaft Munchen Bern Wien.
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.
Martawijaya, A, I. Kartasudjana. 1977. Ciri Umum, Sifat dan Kegunaan Jenis-Jenis Kayu Indonesia. Publikasi Khusus No. 41. Bogor: Lembaga Penelitian Hasil Hutan.
ϯϮ
Pangaribuan M. 1990. Studi Penyusunan Tabel Volume Lokal Jenis Pinus Merkusii. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor
[PT. MAM] PT Mamberamo Alasmandiri. 2009. RKUPHHK dalam Hutan Alam pada Hutan Produksi Periode 2008 s/d 2017. Papua: PT. MAM.
Simon H. 1996. Metode Inventore Hutan. Yogyakarta: Aditya Media.
Spurr S. H. 1952. Forest Inventory. New York: The Ronald Press Company, Inc.
Sudarmono. 2000. Keragaman Jenis dan Potensi Matoa (Pometia pinnata J. R.Forst & G. Forst). Bogor: Prosiding Seminar Hari Cinta Puspa dan Satwa Nasional.
Sutarahardja S. 2008. Modul Pelatihan Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala (IHMB) 14-18 April 2008. Samarinda: Departemen Kehutanan-APHI. Tidak diterbitkan.
Tiryana T. 2008. Panduan Praktis Analisis Regresi Linear Dengan Program Minitab For Windows. Bogor : Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.
Walpole E.R. 1993. Pengantar Statistik Edisi Ke-3. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL MATOA (
Pometia
pinnata
) DI AREAL KERJA IUPHHK-HA PT. MAMBERAMO
ALASMANDIRI, PROVINSI PAPUA
QORI PEBRIAL ILHAM
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL MATOA (
Pometia
pinnata
) DI AREAL KERJA IUPHHK-HA PT. MAMBERAMO
ALASMANDIRI, PROVINSI PAPUA
QORI PEBRIAL ILHAM
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Kehutanan Pada Fakultas Kehutanan
Institut Pertanian Bogor
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
RINGKASAN
QORI PEBRIAL ILHAM. E14070025. Penyusunan Tabel Volume Lokal Matoa (Pometia pinnata) di Aeal Kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua. Dibimbing oleh: Prof. Dr. Ir ENDANG SUHENDANG, MS
Untuk menyusun rencana pengelolaan hutan diperlukan data hasil inventarisasi hutan yang akurat. Keakuratan hasil inventarisasi hutan tergantung kepada beberapa hal, salah satunya adalah tersedianya tabel volume pohon untuk menduga volume pohon berdiri. Tabel volume pohon dibuat berdasarkan persamaan atau model matematis. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun tabel volume pohon jenis Pometia pinnata di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua. Adapun jenis tabel volume pohon yang dibuat adalah tabel volume pohon lokal dengan diameter pohon sebagai peubah bebasnya.
Model penduga volume pohon disusun dalam 3 bentuk persamaan regresi dengan diameter sebagai peubah bebas. Model terbaik diperoleh berdasarkan kriteria uji statistik untuk keterandalan dan keabsahan model, yaitu koefisien determinasi (R²), simpangan baku (s), analisa keragaman, akar rata-rata kuadrat simpangan (RMSE), bias, simpangan rata-rata (SR), simpangan agregat (SA), dan uji beda rata-rata khi-kuadrat (χ²). Berdasarkan kriteria tersebut, model penduga volume matoa terbaik adalah V= ͲǡͲͲͲͳͻ͵ͺܦܾ݄ଶǡଷ଼ dengan nilai R² = 97,8%, s = 0,082, Fhitung = 4753,55, RMSE = 30%, bias = 12%, SR = 21%, SA = 13,5%, dan χ²=6,115.
SUMMARY
QORI PEBRIAL ILHAM. E14070025. The Local Volume Table Construction at IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri Work Area, Papua Province. Supervised by : Prof, Dr, Ir ENDANG SUHENDANG, MS
In construction the forest management plans, it need to be supported by stand tree volume data which are from an accurate forest inventory. The resulted accuracy of the forest inventory depends on several things, one of them is the availability of stand tree volume table. Tree volume table is constructed based on mathematical equations or models. The aim of this experiment is constructing a tree volume table for Pometia pinnata at IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri work area, Papua Province. Stand tree volume which is constructed in this research is the local tree volume table with tree diameter as independent variable.
The volume estimation models are arranged in three forms of regression equations with a diameter as independent variable. The best model is obtained based on the criteria of statistical test in the reliabilitas and validaty of the model,that is coefficient of determination (R²), standard deviation (s), analysis of variants, the root mean square error (RMSE), refraction, average deviation (SR), the deviation aggregate (SA), and different test average khi-square (χ²). Based on these criteria, the best model matoa probe volume is V= ͲǡͲͲͲͳͻ͵ͺܦܾ݄ଶǡଷ଼ with a value R² = 97,8%, s = 0,082, Fhitung = 4753,55, RMSE = 30%, refraction = 12%, SR = 21%, SA = 13,5%, and χ²=6,115.
PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penyusunan Tabel Volume Lokal Matoa (Pometia pinnata) di Areal Kerja 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
Qori Pebrial Ilham
Judul Penelitian : Penyusunan Tabel Volume Lokal Matoa (Pometia pinnata) di Areal Kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua.
Nama : Qori Pebrial Ilham
NRP : E14070025
Menyetujui, Dosen Pembimbing
Prof. Dr. Ir Endang Suhendang, MS NIP. 19550522 198103 1 004
Mengetahui,
Ketua Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB,
Dr. Ir. Didik Suharjito, MS NIP. 19630401 199403 1 001
ŝ
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT, yang telah melimpahkan rahmat, taufik, dan hidayahNya kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Penyusunan Tabel Volume Lokal Matoa (Pometia pinnata) di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua. Skripsi ini disusun untuk mendapatkan gelar Sarjana Kehutanan pada Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor dan memberikan informasi mengenai penelitian yang telah dilakukan penulis.
Pada kesempatan kali ini, penulis mengucapkan terimakasih dan penghargaan kepada:
1. Ayahanda dan Ibunda tercinta serta seluruh keluarga yang telah mencurahkan cinta dan kasih sayangnya serta senantiasa mengiringi langkah penulis dengan do’a dan nasehat.
2. Prof. Dr. Ir. Endang Suhendang selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu dengan tulus dan sabar ditengah-tengah kesibukan untuk membantu, memberikan perhatian dan bimbingan serta arahan dalam penyelesaian skripsi ini.
3. Bapak/Ibu dosen yang pernah mendidik, mengajar, membimbing, dan memberikan ilmu kepada penulis selama menjalani pendidikan di Institut Pertanian Bogor.
4. Pimpinan beserta seluruh staff IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri atas semua bantuan, informasi, dan bimbingan yang diberikan kepada penulis. 5. Teman-Teman Manajemen Hutan yang bersama-sama melaksanakan PKL dan
penelitian di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri dan teman-teman Fakultas Kehutanan yang telah sama-sama berjuang dan menuntut ilmu.
6. Keluarga besar IPMM dan IKMS yang telah memberikan semangat dan dukungan moral.
ŝŝ
8. Seluruh pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu, yang turut membantu terlaksananya penelitian ini.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan hasil penelitian ini masih terdapat kekurangan. Untuk itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan demi perbaikan hasil penelitian ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi banyak pihak.
Bogor, November 2011
ŝŝŝ
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan dengan nama lengkap Qori Pebrial Ilham di Nagari Talang, Solok, Sumatera Barat pada tanggal 28 Februari 1990 sebagai anak pertama dari empat bersaudara dari pasangan Ayahanda Musrial dengan Ibunda Emsiswarti Spd.
Penulis lulus dari pendidikan dasar di SDN 09 Sungai Jernih pada tahun 2001, kemudian melanjutkan pendidikan di SLTPN 1 Gunung Talang, lulus pada tahun 2004. Pada tahun 2004 melanjutkan pendidikan di SMA N 1 Gunung Talang dan lulus tahun 2007. Pada tahun 2007 penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI. Penulis memilih program studi Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Selama menuntut ilmu di IPB, penulis tercatat sebagai anggota Forest Management Student Club (FMSC). Selain itu penulis aktif pula di organisasi ekstrakurikuler Himpunan Mahasiswa Islam (HMI), Ikatan Pelajar dan Mahasiswa Minang (IPMM), dan Ikatan Keluarga Mahasiswa Solok (IKMS). Kegiatan kepanitiaan yang pernah penulis ikuti selama kuliah, yaitu adalah panitia Bina Corps Rimbawan (2008-2009) dan panitia Temu Manager (2008-2009). Dalam rangka melakukan kewajiban akademis penulis melakukan Praktek Pengenalan Ekosistem Hutan (PPEH) di daerah Cikeong dan Burangrang, Praktek Pengelolaan Hutan (PPH) di Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW), serta Praktek Kerja Lapang (PKL) di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua yang sekaligus menjadi tempat pelaksanaan penelitian bagi tugas akhir penulis.
ŝǀ
DAFTAR ISI
Halaman KATA PENGANTAR.. ... i RIWAYAT HIDUP.. ... iii DAFTAR ISI. ... iv DAFTAR GAMBAR... ... vi DAFTAR TABEL ... vii DAFTAR LAMPIRAN ... viii
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 Penentuan Volume Pohon ... 3 2.3 Penyusunan Tabel Volume Pohon. ... 5 2.4 Persamaan penduga Volume Pohon ... 7 2.5 Matoa (Pometia pinnata) ... 8 BAB III METODOLOGI PENELITIAN
ǀ
BAB IV KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN
4.1 Sejarah Pemanfaatan Hutan. ... 18 4.2 Letak dan Luas... 18 4.3 Topografi dan Kelerengan. ... 19 4.4 Tanah dan Geologi... 19 4.5 Iklim dan Intensitas Hujan ... 20 4.6 Keadaan Hutan ... 20 4.7 Sosial Ekonomi dan Budaya Masyarakat. ... 21 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Pemilihan Pohon Contoh ... 23 5.2 Penyusunan Model Regresi ... 23
5.2.1 Analisa Korelasi Hubungan Antara Diameter Setinggi Dada
(Dbh) dengan Panjang Bebas Cabang (Pbc) ... 23 5.2.2 Pengujian Koefisien Korelasi dengan Uji ZFisher ... 24
5.2.3 Penyusunan Model Persamaan Regresi ... 24 5.2.3.1 Model Persamaan Regresi ... 25 5.3 Validasi Model ... 27 5.4 Pemilihan Persamaan Regresi Terbaik ... 28 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
ǀŝ
DAFTAR GAMBAR
No Halaman
ǀŝŝ
DAFTAR TABEL
No Halaman
1. Taksonomi matoa ... 8 2. Analisis keragaman pengujian regresi (Anova) ... 15 3. Penutupan vegetasi pada IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri ... 20 4. Rekapitulasi jumlah pohon contoh ... 23 5. Hasil uji transformasi ZFisher ... 24
ǀŝŝŝ
DAFTAR LAMPIRAN
No Halaman
1. Hasil pengolahan data dengan Minitab ... 34 2. Data penyusunan model ... 37 3. Data uji validasi... 41 3. Tabel volume lokal matoa (Pometia pinnata) di IUPHHK-HA PT. Mamberamo
ϭ
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Hutan dapat memberikan berbagai manfaat yang sangat dibutuhkan oleh manusia. Beberapa manfaat hutan, antara lain: sebagai penghasil kayu yang digunakan sebagai bahan baku industri, sebagai tempat penyimpanan karbon, sebagai tempat pemeliharaan keanekaragaman hayati, sebagai objek ekoturisme dan rekreasi alam. Hutan dapat pula memberikan perlindungan terhadap siklus hidrologi dalam suatu DAS dan pengendalian erosi, dan juga berbagai manfaat lainnya yang sangat penting bagi kehidupan manusia.
Potensi yang besar dari ekosistem hutan harus dapat dimanfaatkan seoptimal mungkin, sehingga harus dikelola dengan sistem manajemen yang baik dimulai dari kegiatan perencanaan, pengorganisasian, pelaksanaan dan pengawasan dengan berlandaskan pada azas kelestarian baik kelestarian sumberdaya maupun kelestarian hasil dan lingkungannya. Salah satu tujuan yang sangat penting dalam pengelolaan hutan adalah untuk menghasilkan kayu secara lestari.
Potensi tegakan hutan merupakan salah satu data pokok sebagai bahan dasar untuk menyusun rencana pengusahaan hutan. Data mengenai volume tegakan hutan yang akurat akan menghasilkan perencanaan pengelolaan hutan yang cermat dan terarah. Oleh karena itu, penyusunan perencanaan pengelolaan hutan yang cermat ditentukan oleh ketepatan dalam pendugaan potensi hutannya. Untuk menduga potensi hutan baik kualitatif ataupun kuantitatif perlu dilakukan inventarisasi hutan. Dalam kegiatan inventarisasi hutan, untuk mencapai tujuan tersebut dilakukan pengukuran terhadap dimensi-dimensi pohon maupun tegakan, yang kadang-kadang sulit dan tidak praktis diukur secara langsung di lapangan. Oleh karena itu, ketersediaan alat bantu dalam inventarisasi hutan adalah sangat diperlukan, untuk mempercepat kegiatan dan memperkecil kesalahan yang terjadi dalam pengukuran.
Ϯ
cepat. Untuk itu tabel volume yang dimaksud harus memenuhi persyaratan ketelitian tertentu. Penyusunan tabel volume sebagai alat bantu dalam menduga volume pohon yang dimaksud dan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam melakukan kegiatan inventarisasi hutan.
1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun tabel volume lokal untuk jenis Matoa (Pometia pinnata) pada areal IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua.
1.3 Manfaat Penelitian
1. Memberikan dan memudahkan informasi untuk menduga volume tentang potensi pohon kelompok jenis Matoa (Pometia pinnata) pada PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua.
2. Menjadi salah satu bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan dalam hal pengelolaan hutan alam pada PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua.
ϯ
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Inventarisasi Hutan
Inventarisasi hutan adalah suatu usaha untuk menguraikan kuantitas dan kualitas pohon-pohon hutan serta berbagai karakteristik areal tanah tempat tumbuhnya. Inventarisasi hutan lengkap dipandang dari segi penaksiran kayu harus berisi deskripsi areal berhutan serta pemilikannya, penaksiran volume pohon-pohon yang masih berdiri, dan penaksiran mengenai pengeluaran hasil (Husch 1987).
2.2 Penentuan Volume Pohon
Volume pohon dapat diperkirakan dari hubungan nyata antara dimensi pohon dan volume pohon tertentu. Diameter, tinggi dan faktor bentuk merupakan peubah tak bebas yang biasa digunakan untuk menentukan nilai-nilai dari peubah bebas volume pohon, hasil akhirnya digambarkan dalam suatu rumus atau bentuk tabel. Volume kayu atau pohon-pohon dalam tegakan hutan merupakan besaran yang tidak dapat ditentukan secara langsung di lapangan, melainkan dilakukan melalui komponen-komponen (peubah-peubah) yang menentukan besarnya volume kayu/pohon tersebut (Husch et al.2003).
Menurut Simon (1996), diameter adalah salah satu parameter pohon yang mempunyai arti penting dalam pengumpulan data tentang potensi hutan untuk keperluan pengelolaan. Dalam mengukur diameter, yang lazim dipilih adalah diameter setinggi dada (Dbh), karena pengukurannya paling mudah dan mempunyai korelasi yang kuat dengan parameter penting lainnya, seperti luas bidang dasar dan volume batang.
ϰ
Menurut Departemen Kehutanan RI (1992), secara alami volume kayu dapat dibedakan menurut berbagai macam klasifikasi sortimen. Beberapa jenis volume kayu yang paling lazim dipakai sebagai dasar penaksiran sebagai berikut:
1. Volume tunggak, adalah 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, adalah volume kayu di atas tunggak sampai permulaan tajuk. Bagian pohon yang menyusun volume kayu ini adalah batang pokok sampai percabangan pertama.
3. Volume kayu tebal, adalah volume kayu di atas tunggak sampai diameter dengan kulit sebesar 7 cm. Disini tercakup batang pokok dan cabang-cabang besar.
4. Volume kayu pohon, adalah volume kayu yang terdapat di seluruh pohon, mulai dari volume tunggak sampai dengan ujung pohon dan ranting.
Karena bentuk geometris batang tidak teratur, maka pendekatan rumus harus mengikuti kaidah bahwa untuk semua benda padat dihitung dari hasil perkalian antara luas bidang dasar rata-rata seksi dan panjang. Ada tiga rumus penting dalam menentukan volume pada daerah rata-rata pemotongan perseksi (Loetsch et al. 1973), sebagai berikut:
Rumus Huber : V = ୫ x
Rumus Smallian : V = x
Rumus Newton : V = x
dimana: V : Volume logs atau batang (m³)
: Luas bidang dasar bagian tengah batang (m²)
: Luas bidang dasar bagian pangkal batang (m²)
: Luas bidang dasar bagian ujung batang (m²)
ϱ
Avery dan Burkhart (1994) menyatakan bahwa rumus Smallian memerlukan pengukuran pada diameter kedua ujung batang, rumus ini paling mudah dan paling murah dalam penerapannya. Namun, rumus ini mempunyai ketepatan yang lebih kecil dibandingkan dengan rumus Huber dan rumus Newton. Rumus Newton memerlukan pengukuran kedua ujung batang dan batang tengah, sehinggga penggunaannya lebih terbatas dan kurang praktis. Namun, rumus ini lebih teliti dibandingkan dengan rumus lainnya.
Volume pohon merupakan suatu besaran yang diperoleh dari perkalian antara luas bidang dasar dengan tinggi pohon. Volume pohon dapat juga dihitung dengan cara menjumlahkan volume tiap-tiap seksi yang ada pada pohon tersebut (Loetsch et al. 1973).
2.3 Penyusunan Tabel Volume Pohon
Menurut Husch (1963) tabel volume pohon merupakan pernyataan yang sistematis mengenai volume sebatang pohon menurut semua atau sebagian dimensi yang ditentukan dari diameter setinggi dada, tinggi dan bentuk pohon. Tabel volume pohon akan memberikan hasil taksiran yang cermat, karena disusun dengan menggunakan data yang dikumpulkan secara ekstensif.
Tabel volume pohon secara teoritis adalah yang paling baik untuk digunakan dalam inventarisasi potensi kayu dalam tegakan hutan, namun demikian pengukuran tinggi pohon yang disyaratkan menyebabkan penggunaan tabel tersebut tidak praktis. Hal ini disebabkan karena pengukuran tinggi pohon memerlukan banyak waktu dan dapat menjadi sumber kesalahan (Husch et al.
2003).
Menurut Avery dan Burkhart (1994) tabel volume pohon yang berdasarkan pada satu peubah dari diameter setinggi dada (dbh) sering disebut sebagai tabel volume lokal, sedangkan tabel volume yang menghendaki pengguna juga memperoleh tinggi pohon dan kemungkinan juga bentuk atau taper disebut tabel
volume standar.
ϲ
menyertai besaran tinggi pohon. Istilah local dipakai karena tabel tersebut secara umum memiliki daerah berlaku yang terbatas dimana hubungan tinggi dan diameter yang tersembunyi di dalam tabel adalah relevan (Husch et al. 2003).
Menurut Sutarahardja (2008) penyusunan tabel volume lokal berlandaskan atas dasar asumsi, bahwa pohon-pohon dengan diameter yang sama akan memberikan volume yang sama pula, apabila kondisi tempat tumbuhnya sama. Asumsi tersebut dapat diterima apabila ada hubungan yang kuat antara tinggi pohon dengan diameter dan volume pohon yang dimaksud dengan diameternya dalam tegakan tersebut. Dengan adanya hubungan yang erat antara diameter dan tinggi pohon, maka dapat dijamin bahwa segala perubahan yang terjadi pada pohon yang disebabkan oleh adanya variasi tinggi pohon akan tercakup oleh
adanya variasi diameter pohon.
Selanjutnya Pangaribuan (1990) berpendapat bahwa dengan adanya hubungan yang erat antara diameter dengan tinggi pohon, dapat juga menunjukkan bahwa hubungan diameter dengan volume pohon erat pula.
Menurut Spurr (1952) penyusunan tabel volume pohon dimaksudkan untuk memperoleh taksiran volume pohon melalui pengukuran satu atau beberapa peubah penentu volume pohon serta untuk mempermudah kegiatan inventarisasi hutan dalam menduga potensi tegakan. Meskipun demikian, untuk meningkatkan efisiensi dalam penaksiran volume tegakan dengan tidak mengurangi ketelitian yang diharapkan, diusahakan dalam penyusunan tabel volume pohon memperkecil jumlah peubah bebas penentu volume pohon dan diberlakukan pada daerah setempat. Tabel yang dimaksud adalah tabel volume pohon lokal atau tarif volume.
Menurut Loetsch et al. (1973) sebelum persamaan volume disusun untuk spesies tertentu atau kelompok spesies, dilakukan pengumpulan data dalam wilayah yang kecil yang dipakai ke sebuah wilayah yang jauh diluar wilayah aslinya. Dalam penyusunan persamaan penduga volume mengikuti beberapa tahap, sebagai berikut:
1. Pemilihan sampel yang cukup banyak jumlahnya dan representatif
ϳ
3. Menguji berbagai persamaan yang disusun dan memilih salah satu persamaan yang dianggap paling optimum
Menurut Loetsch et al. (1973) tidak ada jawaban sederhana pada pernyataan berapa banyak pohon contoh, berdiri atau rebah yang akan diukur untuk memperoleh suatu persamaan volume. Untuk menyusun tabel volume lokal yang dapat dipakai untuk jenis tunggal, mungkin cukup 50 sampai 100 pohon.
2.4 Persamaan Penduga Volume Pohon
Beberapa persamaan hubungan antar volume pohon dengan peubah-peubah penentunya yang biasa digunakan dalam penyusunan tabel volume pohon (Loetsch et al. 1973):
1. Satu peubah bebas, hanya diameter pohon:
V = + (Kopezky-Gehrhardt)
V = d + (Dissescu-Meyer)
V = + + (Hohenadl-Krenn)
V = (Berkhout)
Log V = + log d (Husch)
2. Dua peubah bebas, diameter dan tinggi pohon: V = (d²h
V = + + h + h
V = + h + h + h² V =
dimana : V : Volume pohon (m³)
d : Diameter pohon setinggi dada (cm) h : Tinggi pohon total (m)
ϴ
2.5 Matoa (Pometia pinnata)
Tabel 1 Taksonomi Matoa (Pometia pinnata)
Sumber : haruting.wordpess.com
Pometia pinnata J.R Forst & G. Forst atau lebih dikenal dengan sebutan Matoa termasuk dalam suku rambutan-rambutanan (Sapindaceae). Jenis ini mempunyai beberapa sinonim antara lain Irina glabra Blume (1825), Irina
tomentosa Blume (1825), I. alnifolia Blume (1847), I. tomentosa Blume var.
cuspidate Blume (1847), Nephelium acuminatum Hook.f. (1860), Pometia macrocarpa Kurz (1876), P. coriacea Radlk (1913), P. pinnata Forst & Forst f.
repanda Jacobs (1962) (Sudarmono 2000).
Matoa merupakan pohon raksasa dengan tinggi dapat mencapai 47 m, dengan diameter mencapai 187 cm. Mudah dikenali dengan ciri-ciri batang tanpa bonggol-bonggol, mempunyai alur yang lebar dan dalam serta berakar papan yang berukuran kecil. Kulit batang memiliki ketebalan ± 5 mm, sebelah luar berwarna 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
dalam Nugraha 2008).
Kalkman (1959) dan Faber (1959) 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
P.acuminate Radkl dan P.corriaceae Radkl. Taksonomi Matoa
Kingdom Plantae
Divisi Magnoliophyta Kelas Magnoliopsida Sub Kelas Rosidae
ϵ
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).
Matoa merupakan salah satu jenis pohon yang kayunya dimanfaatkan untuk industri perkayuan. Menurut Martawijaya dan Kartasujana (1977) kayu jenis ini dapat dipakai untuk bahan bangunan perumahan dan jembatan, mebel, lantai, moulding, tangkai peralatan dan olahraga, serta baik juga untuk perkapalan. Oleh karena itu mengingat kegunaan kayu matoa bagi industri perkayuan cukup besar, maka ketersediaan tabel volume matoa yang lebih akurat dan luwes sebagai perangkat pembantu dalam pendugaan volume pohon sangat diperlukan.
ϭϬ
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Areal Kerja perusahaan pemegang Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu Pada Hutan Alam (IUPHHK-HA) PT. Mamberamo Alas Mandiri di Provinsi Papua. Penelitian lapangan dilakukan selama satu setengah bulan yaitu dari bulan Juni 2011 hingga bulan Juli 2011.
3.2Alat dan Bahan
Alat yang digunakan untuk pengambilan data dilapangan adalah phiband, galah sepanjang 2 meter, camera digital, tally sheet, dan alat tulis. Sedangkan alat yang digunakan untuk keperluan pengolahan data adalah Software Microsoft Excel dan software statistik (Minitab versi 14). Bahan yang dipakai dalam penelitian ini adalah tegakan Matoa (Pometia pinnata) pada berbagai kelas diameter.
3.3 Metode Pengambilan Data
Terdapat dua macam data yang dikumpulkan dalam penelitian ini, yaitu data primer yang diperoleh langsung dari pengukuran di lapangan, dan data sekunder yang diperoleh dari studi literatur.
3.3.1 Data Primer
ϭϭ
1. Diameter setinggi dada (dbh), 2. Diameter pangkal dan ujung seksi, 3. Panjang seksi (2 m),
4. Panjang pohon bebas cabang.
Untuk mengetahui sebaran jumlah pohon contoh pada berbagai kelas diameter dan kelas tinggi, maka setiap pohon contoh yang telah diukur dimasukkan kedalam tabel sebaran jumlah pohon contoh pada berbagai kelas diameter dan kelas tinggi.
Data yang diperoleh dari pengukuran dipergunakan untuk :
1. Menentukan volume seksi dengan menggunakan rumus Smallian, yaitu:
= x
2. Menentukan volume pohon dengan cara menjumlahkan volume seluruh seksi pada setiap pohon dengan menggunakan rumus :
V = + + +…….+
3.3.2 Data Sekunder
Data sekunder yang dikumpulkan dalam penelitian ini berupa data mengenai keadaan umum lokasi penelitian. Data ini didapat dari arsip yang ada di kantor IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri Provinsi Papua.
3.4 Analisis Data
3.4.1 Analisis Hubungan Panjang Pohon dan Diameter Pohon
ϭϮ
(r) antara tinggi pohon dengan diameter pohon dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Dalam hal ini, JKx, JKy, dan JHKxy dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
dimana:
r = Koefisien korelasi contoh
JKx = Jumlah kuadrat peubah X (misal: diameter pohon) JKy = Jumlah kuadrat peubah Y (misal: tinggi pohon) JHKxy = Jumlah hasil kali peubah X dengan peubah Y
Menurut Walpole (1993) bila nilai r mendekati 1 atau -1, hubungan antara kedua peubah tersebut kuat dan berarti terdapat korelasi yang tinggi antara keduanya. Koefisien korelasi contoh (r) merupakan penduga tak bias d
