KURVA BONITA TEGAKAN HUTAN TANAMAN AKASIA

(1)

KURVA BONITA

TEGAKAN HUTAN TANAMAN AKASIA

(Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth)

Studi Kasus di Areal Rawa Gambut Hutan Tanaman

PT. Wirakarya Sakti Jambi

VIEN PATRICIA

E14101011

DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN

FAKULTAS KEHUTANAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2006

(2)

RINGKASAN

Vien Patricia. Kurva Bonita Tegakan Hutan Tanaman Akasia (Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth) Studi Kasus di Areal Rawa Gambut Hutan Tanaman PT. Wirakarya Sakti Jambi. Di bawah bimbingan Prof. Dr. Ir. Endang Suhendang, MS dan Tatang Tiryana S.Hut., M.Sc.

Pembangunan Hutan Tanaman Industri (HTI) merupakan salah satu kebijakan pemerintah untuk mengatasi masalah kelangkaan bahan baku industri hasil hutan, melalui penerapan sistem silvikultur intensif. Pengukuran dimensi tegakan merupakan langkah awal yang seyogyanya dilakukan untuk mengetahui bentuk pertumbuhan dan hasil tegakan, yang apabila memungkinkan dapat dinyatakan dalam model persamaan matematika untuk pertumbuhan dan hasil. Dari model pertumbuhan dan hasil kemudian dapat dibuat tabel tegakan yang memuat informasi untuk pendugaan pertumbuhan dan hasil dari suatu tegakan untuk setiap tempat tumbuhnya.

Peninggi dijadikan sebagai ukuran terbaik dalam menduga bonita karena dinilai relatif tidak terpengaruh oleh perlakuan silvikultur jika dibandingkan dengan parameter tegakan yang lainnya. Berdasarkan hal tersebut, penyusunan model pertumbuhan peninggi tegakan dan kurvanya perlu dilakukan, agar dapat digunakan sebagai dasar penentuan kelas bonita dalam kegiatan pengelolaan hutan tanaman industri.

Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 660 pengukuran pada 322 plot contoh tidak permanen (temporer). Untuk menyusun model pertumbuhan peninggi tegakan digunakan metode regresi non linear, sedangkan persamaan pertumbuhan yang digunakan dalam menyusun model pertumbuhan peninggi adalah model Chapman-Richards, model Harbagung dan model Schumacher. Dari ketiga model pertumbuhan peninggi dipilih satu model pertumbuhan peninggi terbaik dalam menduga peninggi di lapangan dengan melakukan uji koefisien determinasi ( _{R ), koefisien determinasi terkoreksi}2

( )

2

adj

R , RMSE dan simpangan rata-rata (S%). Berdasarkan hasil uji statistik, diperoleh model terbaik dalam menduga pertumbuhan peninggi Acacia

crassicarpa di areal rawa gambut PT. Wirakarya Sakti Jambi adalah model

pertumbuhan peninggi Chapman-Richards dengan bentuk _H₌_{2.339 1}

(

₋_e−0.096t

)

23,806_. Setelah model pertumbuhan peninggi terbaik terpilih selanjutnya dapat disusun model indeks tempat tumbuh menggunakan umur indeks tujuh tahun untuk menghitung nilai-nilai indeks tempat tumbuh pada setiap plot contoh yang dianalisis dengan persamaan sebagai berikut

(

)

(

)

23,806 0,096 0,673 1 1 − − =  −    −     t H Si e e . Umur

indeks tujuh tahun dipilih atas pertimbangan umur tebang yang digunakan oleh PT. Wirakarya Sakti Jambi yakni lima sampai sembilan tahun dan pertimbangan ketersediaan umur data peninggi yang digunakan untuk permodelan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai-nilai indeks tempat tumbuh pada plot-plot

(3)

contoh yang dianalisis cukup beragam. Nilai indeks tempat tumbuh plot contoh terendah yang diperoleh adalah 7,31 meter sedangkan yang tertinggi adalah 28,53 meter. Hal ini diduga disebabkan oleh beberapa faktor, diantaranya adalah variasi kesuburan tempat tumbuh dan keragaman genetik spesies. Nilai-nilai indeks tempat tumbuh yang telah diperoleh selanjutnya dikelompokkan berdasarkan kelas umur untuk masing-masing kelas bonita. Dari tabel bonita dapat disusun kurva bonita tegakan Acacia crassicarpa PT. Wirakarya Sakti Jambi menggunakan enam kelas bonita.

(4)

KURVA BONITA

TEGAKAN HUTAN TANAMAN AKASIA

(Acacia crassicarpa

A. Cunn. Ex Benth)

Studi Kasus di Areal Rawa Gambut Hutan Tanaman

PT. Wirakarya Sakti Jambi

VIEN PATRICIA

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan Pada

Fakultas Kehutanan

DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN

FAKULTAS KEHUTANAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2006

(5)

Judul Penelitian : KURVA BONITA TEGAKAN HUTAN TANAMAN AKASIA (Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth) STUDI KASUS DI AREAL RAWA GAMBUT PT. WIRAKARYA SAKTI JAMBI.

Nama : Vien Patricia NIP : E14101011 Departemen : Manajemen Hutan Program Studi : Manajemen Hutan

Menyetujui :

Pembimbing I Pembimbing II

(Prof. Dr. Ir. Endang Suhendang, MS ) (Tatang Tiryana S.Hut., M.Sc.) NIP. 130 933 588 NIP. 132 231 998

Mengetahui : Dekan Fakultas Kehutanan

(Prof. Dr. Ir. Cecep Kusmana, MS) NIP. 131 430 799

(6)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan pada tanggal 26 November tahun 1983 di kota Palembang sebagai anak pertama dari pasangan Bapak Hadi Suyanto dan Ibu Yuliana.

Pendidikan formal mulai diikuti pada tahun 1989 di SD Negeri Penggilingan Cakung Jakarta selama dua tahun, dan dilanjutkan di SD Xaverius VII Palembang. Tahun 1995 melanjutkan pendidikan ke SMP Negeri I Jambi dan masuk ke SMU Negeri 3 Jambi pada tahun 1998.

Penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) pada tahun 2001 di Tingkat Persiapan Bersama (TPB). Pada tahun 2002 masuk ke Fakultas Kehutanan Departemen Manajemen Hutan dan memilih Sub Program Studi Biometrika Hutan pada semester V. Sebagai syarat memperoleh gelar sarjana, penulis menyusun skripsi berjudul “Kurva Bonita Tegakan Hutan Tanaman Akasia (Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth) Studi Kasus di Areal Rawa Gambut Hutan Tanaman PT. Wirakarya Sakti Jambi”.

(7)

KATA PENGANTAR

Penulisan skripsi yang berjudul “Kurva Bonita Tegakan Hutan Tanaman Akasia (Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth) Studi Kasus di Areal Rawa Gambut Hutan Tanaman PT. Wirakarya Sakti Jambi” didasarkan atas studi kasus pertumbuhan peninggi tegakan pada plot contoh tidak permanen yang tersebar di areal rawa gambut HTI PT. Wirakarya Sakti Jambi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model pertumbuhan peninggi tegakan Acacia

crassicarpa A. Cunn. Ex Benth untuk menetapkan kelas bonita di tegakan hutan

rawa gambut Hutan Tanaman Industri (HTI) PT. Wirakarya Sakti Jambi. Pengambilan data dilakukan pada bulan Mei tahun 2005 di Departemen Perencanaan dan Pemetaan PT. Wirakarya Sakti, sedangkan metode yang digunakan dalam analisis data adalah metode regresi non linear.

Dari hasil analisis terhadap data, diperoleh bahwa model Chapman-Richards adalah model terbaik dalam menduga pertumbuhan peninggi di lapangan. Selanjutnya, dari model tersebut disusun model indeks tempat tumbuh menggunakan umur indeks tujuh tahun untuk mengetahui sebaran nilai indeks tempat tumbuh dari setiap plot contoh yang digunakan. Penyusunan kurva dilakukan dengan memvariasikan nilai koefisien regresi di setiap kelas bonita untuk memperoleh nilai peninggi pada setiap kelas umur. Penetapan kelas bonita ini dapat menjadi langkah awal dalam penyusunan tabel tegakan guna keperluan manajemen pengelolaan HTI untuk mencapai tujuan produksi yang optimum dan lestari.

(8)

UCAPAN TERIMA KASIH

Syukur Alhamdulillah penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat serta hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi yang berjudul “Kurva Bonita Tegakan Hutan Tanaman Akasia (Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth) Studi Kasus di Areal Rawa Gambut Hutan Tanaman PT. Wirakarya Sakti Jambi”. Tak lupa shallawat serta salam penulis haturkan kepada junjungan Nabi Besar Muhammad SAW.

Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada Bapak Prof. Dr. Ir. Endang Suhendang, MS dan Bapak Tatang Tiryana S. Hut., M.Sc. selaku dosen pembimbing yang telah memberikan petunjuk dan teladan selama menyelesaikan tugas akhir, Bapak Ir. Tjetjep Ukman K., MM dan Bapak Ir. Jarwadi Budi Hernowo, M.Sc.F selaku dosen penguji yang telah memberikan banyak kritik dan saran yang membangun serta Bapak Bunyan, Bapak Soleh, Bapak Ambok, Bapak Bambang PMD dan seluruh staf RDD PT. Wirakarya Sakti Jambi yang telah banyak membantu penulis selama melakukan pengambilan data penelitian.

Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada mama dan papa yang telah mewariskan jiwa dan raga, yang selalu ada untuk penulis dalam keadaan apapun, serta untuk pejantan-pejantan tangguh Rangga dan Gita yang selalu memberi semangat baru. Terima kasih kepada rekan-rekan seperjuangan satu bimbingan Kania dan Oky, rekan-rekan satu kelompok PKL, MNH ’38, Pipit, Riche, Kaka, Kiki dan lily atas dukungan yang diberikan selama ini dan kepada Kms. Aryzad atas kebersamaannya menuju pendewasaan diri.

Harapan penulis, semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pembaca. Kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan demi perbaikan di masa yang akan datang.

Bogor, Januari 2006

(9)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL ... ii

DAFTAR GAMBAR... iii

DAFTAR LAMPIRAN ...iv

PENDAHULUAN Latar Belakang...1

Tujuan Penelitian ...1

Hipotesis Penelitian...2

TINJAUAN PUSTAKA Deskripsi umum Acacia crassicarpa A. Cunn. ex Benth ...3

Penyebaran dan Tempat Tumbuh ...3

Sifat Botanis ...3

Kegunaan...3

Pertumbuhan...4

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan...4

Model dan Kurva Pertumbuhan Tegakan...5

Tapak...7

Peninggi Tegakan...7

Kualitas Tempat Tumbuh...9

BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Penelitian...10

Alat dan Bahan Penelitian ...10

Analisis Data...11

KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN Letak Geografis dan Luas...15

Tanah dan Geologi...15

Iklim ...16

Flora dan Fauna ...16

Keadaan Hutan...16

HASIL DAN PEMBAHASAN Model Pertumbuhan Peninggi ...18

Pemilihan Model Terbaik...19

Uji Statistik Model...19

Pemilihan Model Peninggi Terbaik ...20

Penyusunan Model Indeks Tempat Tumbuh...21

Penyusunan Kurva Bonita...23

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan...26

Saran...26

DAFTAR PUSTAKA ...27

(10)

DAFTAR TABEL

Halaman

1. Rekapitulasi Lokasi Plot...10

2. Jumlah Pengukuran Peninggi Plot Pada Setiap Kelas Umur Tegakan...11

3. SK Areal Konsesi PT. Wirakarya Sakti Jambi ...15

4. Nilai Koefisien Regresi Model Pertumbuhan Peninggi ...18

5. Nilai Statistik Uji Model Pertumbuhan Peninggi ...19

(11)

DAFTAR GAMBAR

Halaman 1. Kurva Peninggi Model Chapman-Richards...21

(12)

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman 1. Nilai Indeks Tempat Tumbuh Plot Contoh...30

(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Pembangunan Hutan Tanaman Industri (HTI) merupakan salah satu kebijakan pemerintah untuk mengatasi masalah kelangkaan bahan baku industri hasil hutan, melalui penerapan sistem silvikultur intensif. Dalam mendukung upaya ini, ketersediaan informasi tentang pertumbuhan dan hasil tegakan sangat penting untuk menentukan tindakan silvikultur yang akan diterapkan.

Pengukuran dimensi tegakan merupakan langkah awal yang seyogyanya dilakukan untuk mengetahui bentuk pertumbuhan dan hasil tegakan, yang apabila memungkinkan dapat dinyatakan dalam model persamaan matematika untuk pertumbuhan dan hasil. Dari model pertumbuhan dan hasil kemudian dapat dibuat tabel tegakan yang memuat informasi untuk pendugaan pertumbuhan dan hasil dari suatu tegakan untuk setiap tempat tumbuhnya.

Bonita merupakan salah satu ukuran untuk menggambarkan kemampuan tempat tumbuh dalam mendukung pertumbuhan tegakan dengan menggunakan parameter peninggi tegakan (Harbagung, 1991). Peninggi dijadikan sebagai ukuran terbaik dalam menduga bonita karena dinilai relatif tidak terpengaruh oleh perlakuan silvikultur jika dibandingkan dengan parameter tegakan yang lainnya.

Berdasarkan hal-hal di atas, penyusunan model pertumbuhan peninggi tegakan dan kurvanya perlu dilakukan, agar dapat digunakan sebagai dasar penentuan kelas bonita dalam kegiatan pengelolaan hutan tanaman industri. Dalam hal ini, kelas bonita merupakan dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan penerapan silvikultur HTI untuk mencapai tujuan perusahaan, yaitu produksi yang optimum, lestari dan berkesinambungan dalam pengelolaan lahan rawa gambut, khususnya yang ada di sebagian besar areal HTI PT. Wirakarya Sakti Jambi.

Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model pertumbuhan peninggi tegakan Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth untuk menetapkan kelas bonita di tegakan hutan rawa gambut Hutan Tanaman Industri (HTI) dengan contoh kasus pada areal kerja PT.Wirakarya Sakti Jambi.

(14)

Hipotesis Penelitian

1. Terdapat hubungan yang erat antara peninggi tegakan Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth dengan umur.

2. Terdapat perbedaan pola pertumbuhan peninggi tegakan Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth dari setiap plot contoh yang digunakan, akibat perbedaan kualitas tempat tumbuh.

(15)

TINJAUAN PUSTAKA

Deskripsi umum Acacia crassicarpa A. Cunn. ex Benth.

Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth merupakan tanaman dari famili

Leguminosae, subfamili Mimosoideae. Jenis ini umumnya dikenal dengan nama

Northern Wattle (Australia) atau Red Wattle (Papua New Guinea) (Turnbull,

1968).

Penyebaran dan Tempat Tumbuh. Menurut Turnbull (1968), Acacia

crassicarpa tumbuh di sepanjang pesisir utara dan daerah pedalaman Queensland,

menyebar luas di bagian barat Papua New Guinea dan di perbatasan Irian Jaya. Secara astronomis, Acacia crassicarpa tumbuh banyak pada 8 - 20º LS, dengan ketinggian 200 – 700 meter di atas permukaan laut. Tanaman ini tumbuh dan beradaptasi dengan baik pada daerah beriklim humid dan subhumid dengan suhu rata-rata 31 - 34º C pada musim panas, 15 - 22º C pada musim dingin dengan curah hujan 1000 – 3500 mm per tahun.

Acacia crassicarpa dapat tumbuh pada jenis tanah yang bervariasi,

mengandung kadar garam, tidak subur, mempunyai drainase tidak sempurna yang tergenang pada saat musim hujan dan kering pada musim kemarau.

Sifat Botanis. Acacia crassicarpa merupakan tanaman yang cukup mudah beradaptasi dengan lingkungan. Mempunyai tinggi berkisar 10-20 m, dan kadang-kadang dapat mencapai 30 m pada kondisi yang cocok. Batang tanaman ini mempunyai kulit berwarna coklat gelap keabuan, keras dan mempunyai alur-alur vertikal yang tajam. Bagian dalam kulit berserat dan berwarna merah, dengan diameter batang yang jarang lebih dari 50 cm. Daunnya bertekstur halus berwarna hijau keabuan dan mempunyai 3 – 7 tulang daun yang menonjol berwarna kekuning-kuningan (Turnbull, 1968).

Kegunaan. Kayu gubal berwarna coklat muda dan kayu teras berwarna coklat keemasan. Kayunya kuat dan tahan lama, mempunyai kerapatan sebesar 620 kg/m3 dan pada keadaan kering udara sebesar 710 kg/m3. Dapat digunakan untuk konstruksi berat, furniture, sebagai badan kapal, lantai, papan keras, kayu lapis dan pulp (Turnbull, 1968).

(16)

Menurut Hanum dalam Novita (2000), Acacia crassicarpa dapat digunakan untuk mengontrol pertumbuhan gulma dan merupakan spesies yang relatif efektif untuk rehabilitasi lahan yang banyak ditumbuhi oleh Imperata cylindrica.

Dalam program pembangunan Hutan Tanaman Industri (HTI) jenis Akasia, ada tiga macam daur pengusahaan yang digunakan yaitu 7-12 tahun untuk pengusahaan produksi pulp, dan 20 tahun untuk industri kayu perkakas (Harbagung, 1991).

Pertumbuhan

Davis dan Johnson (1987) memberikan definisi pertumbuhan tegakan sebagai perubahan ukuran dari sifat terpilih tegakan yang terjadi selama periode waktu tertentu, sedangkan hasil tegakan adalah banyaknya dimensi tegakan yang dapat dipanen dan dikeluarkan pada waktu tertentu atau jumlah kumulatif sampai waktu tertentu. Perbedaan antara pertumbuhan dan hasil tegakan terletak pada konsepsinya, yaitu produksi biologis untuk pertumbuhan tegakan dan pemanenan untuk hasil tegakan.

Pertumbuhan merupakan suatu istilah yang sangat luas dan umum, yang artinya secara sederhana adalah pertambahan sedikit demi sedikit dari materi hidup melalui proses alami (Spurr, 1952). Kramer dan Kozlowski (1960) mengatakan bahwa pertumbuhan adalah proses biologis yang terdapat pada suatu pohon.

Prodan (1968) mengartikan pertumbuhan sebagai suatu perubahan yang disebabkan adanya pertambahan ukuran dari organ hidup yang terdapat pada pohon selama hidupnya. Pertumbuhan akan menyebabkan berubahnya ukuran pada tinggi, diameter dan volume pohon.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan

Menurut Kramer dan Kozlowski (1960), pertumbuhan pohon sangat dipengaruhi oleh sifat keturunan (genetik), tempat tumbuh dan perlakuan silvikultur. Faktor-faktor lingkungan yang penting bagi pertumbuhan individu dan masyarakat tumbuhan antara lain berupa faktor iklim (cahaya, suhu, curah hujan, kelembaban dan angin), faktor geografi (letak gografis, topografi, geologi,

(17)

vulkanisme), dan faktor edafis (jenis tanah, sifat fisik, kimia, biotis tanah, dan erosi).

Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan meliputi faktor-faktor yang berasal dari dalam dan faktor-faktor dari luar pohon yang bersangkutan. Faktor-faktor dalam terdiri dari sifat genetik pohon, persediaan bahan makanan dalam pohon dan perimbangan air yang terdapat di dalamnya. Faktor-faktor dalam tersebut berpengaruh langsung terhadap pertumbuhan pohon yang bersangkutan, sedangkan faktor luar yang mempengaruhi pertumbuhan adalah kerapatan tegakan, penyebaran temperatur dan besar temperatur maksimum dan minimum, penyebaran dan jumlah curah hujan sepanjang tahun, kelembaban udara, komposisi kimia tanah, kandungan hara mineral dan kandungan organisme (Bruce and Schumacher, 1950).

Pertumbuhan dan hasil tegakan sejenis dan seumur dipengaruhi oleh umur, kualitas tempat tumbuh, kerapatan tegakan dan intensitas penjarangan (Revilla

dalam Widodo, 1989).

Model dan Kurva Pertumbuhan Tegakan

Penyusunan model pertumbuhan tegakan umumnya dilakukan dengan metoda petak percobaan permanen. Dengan metode ini, pertumbuhan tegakan diukur pada petak-petak ukur permanen secara terus-menerus sampai pohon mencapai umur tebang (Kuncahyo, 1995), namun jika data yang berasal dari plot permanen tidak tersedia, plot temporer dapat memberikan solusi dalam menyediakan data-data pertumbuhan tegakan yang diinginkan. Metoda ini telah sering digunakan oleh beberapa ahli untuk kepentingan penyusunan model pertumbuhan suatu tegakan sejak abad 19 (Gadow, 1999).

Pola pertumbuhan tegakan antara lain dapat dinyatakan dalam bentuk kurva pertumbuhan yang merupakan hubungan fungsional antara sifat tertentu tegakan, antara lain volume, tinggi, bidang dasar, biomassa dan diameter dengan umur tegakan. Bentuk kurva pertumbuhan tegakan yang ideal akan mengikuti bentuk ideal bagi pertumbuhan organisme (termasuk tumbuh-tumbuhan), yaitu berbentuk sigmoid (Suhendang, 1990).

(18)

Spurr (1952) menyatakan bahwa kurva pertumbuhan pada umumnya berbentuk sigmoid atau berbentuk huruf S. Kurva pertumbuhan yang kontinyu dapat dibagi menjadi tiga bagian utama. Tahap awal, ukuran bertambah secara perlahan tetapi dengan kecepatan yang semakin cepat. Tahap berikutnya yaitu tingkat kedewasaan, dimana kurva naik dan membentuk sebuah garis lurus. Tahap akhir, laju pertumbuhan akan turun secara perlahan-lahan sampai mencapai ukuran maksimum.

Kurva pertumbuhan suatu jenis pohon pada umunya berbentuk sigmoid. Pertumbuhan sigmoid ini dimulai pada titik nol, mula-mula naik secara perlahan, kemudian secara bertahap naik dengan lebih cepat hingga mencapai titk belok. Setelah mencapai titk belok, laju kurva akan menurun secara perlahan secara asimtotis menuju nilai maksimum tertentu (Prodan, 1968).

Schumacher (1939) dalam Clutter et al (1982) mengajukan model matematika untuk menduga pertumbuhan suatu tegakan suatu jenis, adalah sebagai berikut :

/

b t

H ae=

dimana nilai H adalah nilai karakteristik pertumbuhan, nilai t adalah umur, dan nilai ,a b adalah koefisien regresi model.

Berikut model pertumbuhan peninggi yang diajukan oleh Alder (1980) dengan menggunakan peubah bebas umur :

( )

0

ln = + 1/ k

H a b A

dimana :

H0 = peninggi tegakan a dan b = koefisien regresi

A = umur tegakan k = konstanta

Harbagung (1991) menyusun model pertumbuhan diameter dan tinggi hutan tanaman Eucalyptus urophylla S.T Blake di daerah Pujon Jawa Timur dengan menggunakan model yang diajukan oleh Alder (1980) sebagai berikut :

( )

ln = + 1/ k R a b A dan = +

( )

ln k R a b A dengan : A = umur tegakan R = diameter /tinggi tegakan pada umur A

(19)

a = intersep persamaan regresi b = koefisien persamaan regresi k = konstanta

Model lain adalah dari Chapman-Richards, yang telah banyak digunakan untuk menduga fenomena pertumbuhan biologis dengan variabel bebas umur (Clutter et al, 1982), yaitu:

(

)

1/ 1( )

1 − −

= − kt b

H a e

dimana :

H = parameter estimasi k = konstanta t = umur tegakan a, b = koefisien regresi

Tapak

Tapak didefinisikan oleh American Society Foresters sebagai suatu wilayah yang terdiri atas faktor-faktor ekologis yang berkenaan dengan kapasitas poduksi hutan dari hasil kombinasi faktor biotis, iklim dan kondisi tanah suatu wilayah (Davis, 1966).

Menurut Phillips (1994), tapak merupakan gabungan dari beberapa faktor lingkungan yaitu batuan, tanah, iklim, topografi, dan tumbuhan yang membentuk karakteristik lahan suatu wilayah. Rimbawan melakukan pembagian kemampuan produksi suatu tapak untuk salah satu dari tiga alasan berikut :

1. Sebagai kriteria alokasi penggunaan lahan untuk kegiatan penanaman. 2. Sebagai dasar dalam pemilihan spesies.

3. Sebagai dasar pendugaan pertumbuhan dalam kegiatan pengelolaan hutan. Kualitas tapak seringkali diterjemahkan sebagai suatu indeks yang mengacu pada tinggi dominan pada umur tertentu.

Peninggi Tegakan

Menurut Wolff Von Wulfing (1932) peninggi adalah rata-rata tinggi dari 100 pohon tertinggi yang tersebar merata pada suatu lahan seluas satu hektar. Pertumbuhan tinggi pohon-pohon dominan dan kodominan sangat dipengaruhi oleh kesuburan tempat tumbuh, berkorelasi kuat dengan volume, namun berkorelasi lemah dengan kerapatan tegakan (Widodo, 1989).

(20)

Data peninggi tegakan dapat diperoleh dari plot-plot contoh permanen maupun temporer. Kesamaan pola pertumbuhan peninggi pada hutan tanaman sejenis pada tapak yang berbeda umumnya diperoleh atas dasar asumsi bahwa penaksiran peninggi dari penggunaan plot contoh permanen maupun temporer sudah mewakili keseluruhan areal tegakan (Phillips, 1994).

Widodo (1989) menyebutkan, umur bersama-sama dengan rata-rata tinggi pohon-pohon dominan dan kodominan sangat baik untuk menunjukkan tingkat kualitas tempat tumbuh, dengan syarat bahwa pertumbuhan rata-rata tinggi pohon tersebut tidak dipengaruhi oleh perlakuan silvikultur. Rata-rata tinggi pohon dominan dan kodominan biasanya disebut dengan peninggi. Oleh karena rata-rata diameter dan jumlah pohon sangat dipengaruhi oleh perlakuan silvikultur, maka cara-cara penetapan kualitas tempat tumbuh dengan peubah umur dan peninggi lebih banyak digunakan, yang biasanya ditunjukkan dengan hubungan regresi.

Menurut Tesch (1981) dalam Widodo (1989), penggunaan peninggi sebagai penciri kualitas tapak mengingat bahwa :

1. Tinggi merupakan suatu ukuran sensitif perbedaan tapak

2. Peninggi tidak terpengaruh oleh tindakan silvikultur, stocking dan campuran spesies

3. Mudah mengukurnya

Peninggi pohon sangat sensitif untuk membedakan tapak, berkorelasi kuat dengan volume dan berkorelasi lemah dengan stocking dan komposisi jenis (Davis, 1966).

Walaupun peninggi dimungkinkan sebagai ukuran terbaik dalam menentukan kualitas tempat tumbuh, namun tidak tertutup kemungkinan bahwa peninggi bukan satu-satunya ukuran terbaik, karena pertumbuhan tinggi dipengaruhi oleh faktor-faktor lain seperti faktor kerapatan yang ekstrim juga memberikan pengaruh besar bagi pertumbuhan tinggi pohon. Berdasarkan hal ini, Parker dalam Spurr (1952) menyarankan untuk memasukkan faktor kerapatan tegakan dalam model pertumbuhan peninggi untuk menduga kualitas tempat tumbuh selain umur tegakan.

(21)

Kualitas Tempat Tumbuh

Harbagung (1996) menyebutkan bahwa informasi kualitas tempat tumbuh merupakan parameter penting yang harus diketahui dalam melakukan pengelolaan hutan, karena menentukan perlakuan silvikultur yang akan diterapkan. Beberapa cara yang digunakan dalam menyusun perangkat dalam mengkuantifikasikan tempat tumbuh secara garis besar dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu

geocentric dan phytocentric. Geocentric adalah teknik kuantifikasi tempat tumbuh

dengan melakukan analisis tanah, sedangkan cara pyhtocentric dilakukan dengan analisis terhadap vegetasi, yang salah satunya dengan menggunakan parameter peninggi tegakan yang tumbuh di areal yang bersangkutan.

Harbagung (1991) menyebutkan bahwa tolok ukur yang sering digunakan dalam menyatakan kualitas tempat tumbuh adalah bonita. Bonita adalah kelas-kelas dari indeks tempat tumbuh, yang biasanya dinyatakan dengan angka romawi yang menyatakan kapabilitas suatu tempat tumbuh dalam menghasilkan produk tegakan hutan. Indeks tempat tumbuh adalah besaran peninggi tegakan pada umur indeks tertentu.

Umur indeks yang digunakan untuk menyusun persamaan indeks tempat tumbuh sebaiknya sama dengan umur daur. Nilai indeks tempat tumbuh yang terendah menunjukkan kualitas tempat tumbuh yang terendah dan sebaliknya angka yang tertinggi menunjukkan kualitas tempat tumbuh yang terbaik. Dari nilai-nilai indeks tempat tumbuh dapat diperoleh nilai-nilai peninggi pada umur tertentu untuk menyusun pembonitaan dalam rangka pembuatan kurva bonita tegakan (Harbagung, 1996).

(22)

BAHAN DAN METODE

Tempat dan Waktu Penelitian

Pengambilan data dilakukan di PT. Wirakarya Sakti, Tebing Tinggi Propinsi Jambi, pada bulan Mei tahun 2005.

Alat dan Bahan Penelitian

Alat yang digunakan dalam analisis data adalah seperangkat PC (Personal

Computer), alat tulis dan kalkulator. Bahan penelitian adalah data sekunder hasil

pengukuran peninggi pohon pada plot-plot contoh yang tersebar di areal rawa gambut PT. Wirakarya Sakti Jambi.

Data peninggi yang digunakan adalah data pengukuran tahun 2001-2004 sebanyak 660 pengukuran peninggi di 322 plot contoh tidak permanen (temporary

plot) yang terdapat di distrik I, II, IA, dan IVA pada areal rawa gambut PT.

Wirakarya Sakti Jambi. Plot contoh yang digunakan adalah plot contoh tidak permanen (temporer) berbentuk lingkaran dengan luas 0,025 ha yang diperoleh dari teknik pengambilan contoh secara Systematic Sampling With Random Start dengan Intensitas Sampling sebesar 0,6%.

Rekapitulasi jumlah dan lokasi plot dari keempat distrik yang diambil untuk digunakan sebagai data dalam permodelan disajikan pada Tabel 1 di bawah ini :

Tabel 1. Rekapitulasi Lokasi Plot

Distrik Jumlah Plot

I II IA IVA 227 48 17 30

Banyaknya pengukuran yang dilakukan pada plot contoh untuk setiap kelas umur dapat dilihat pada Tabel 2 berikut :

(23)

Tabel 2. Jumlah Pengukuran Peninggi Plot Pada Setiap Kelas Umur Tegakan Umur (tahun) Jumlah Pengukuran

1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 >7 10 83 128 114 194 126 5 Analisis Data

Pengolahan data dilakukan dengan metode regresi non linear menggunakan

software Microsoft excel dan Statistica 6.0 dengan tahapan-tahapan sebagai

berikut :

Eksplorasi Data. Setelah melakukan entry data menggunakan Microssoft

excel, dilakukan pemeriksaan ulang terhadap data-data sekunder yang telah

diperoleh untuk menghindari terjadinya kesalahan dalam pemasukan data. Pemeriksaan data menggunakan scatterplot juga dilakukan pada tahap ini untuk melihat ada atau tidaknya data pencilan.

Penyusunan Model Pertumbuhan Peninggi. Pembentukan persamaan regresi model pertumbuhan peninggi dilakukan dengan menggunakan software

Statistica 6.0. Persamaan-persamaan yang digunakan dalam permodelan peninggi

adalah sebagai berikut :

1). Model pertumbuhan Chapman-Richards (1961) :

_{H a}₌

(

1₋_e−kt

)

1/ 1( )−b _...(1) H = peninggi tegakan (m)

t = umur tegakan (tahun) , ,

a b k = koefisien regresi

2). Model pertumbuhan Harbagung (1991) :

(24)

H = peninggi tegakan (m) t = umur tegakan (tahun)

, ,

a b k = koefisien regresi

3). Model pertumbuhan Schumacher (1939) :

/

= b t

H ae ...(3)

H = peninggi tegakan (m) t = umur tegakan (tahun)

,

Koefisien determinasi terkoreksi adalah koefisien determinasi yang telah dikoreksi oleh derajat bebas. Kelebihan koefisien determinasi terkoreksi adalah dapat digunakan untuk membandingkan model-model yang memiliki jumlah variabel bebas yang berbeda. Berikut rumus untuk menghitung nilai koefisien determinasi terkoreksi :

2 ₁ / _100% / = − × adj JKS dbs R JKT dbt

(25)

3. Root Mean Square Error (RMSE)

Root Mean Square Error menunjukkan ketepatan model yang

berhubungan erat dengan besar kecilnya ragam yang dihasilkan dari model. Semakin besar RMSE maka ketepatan model semakin kecil, dan sebaliknya apabila semakin kecil RMSE maka ketepatan model semakin besar.

= JKS

RMSE

dbs

4. Simpangan rata-rata (S%)

Simpangan rata-rata adalah rata-rata dari selisih antara nilai harapan dengan parameternya yang dibagi dengan nilai harapannya. Nilai simpangan rata-rata berkorelasi negatif dengan banyaknya contoh, artinya semakin banyak contoh maka bias yang dihasilkan dari pendugaan akan semakin kecil. Model yang diharapkan adalah model yang mampu menghasilkan bias terkecil dalam pendugaan. S% = 2 1 ˆ 100% ˆ = − ×

∑

n i i i _i Y Y n Y

Penyusunan Model Index Tempat Tumbuh (Site Index) dan Kurva Bonita. Dari model pertumbuhan peninggi terbaik, selanjutnya dibentuk persamaan indeks tempat tumbuh (site index) pada umur indeks tertentu. Umur indeks yang digunakan untuk menyusun persamaan indeks tempat tumbuh sebaiknya adalah sama dengan umur daur. Umur indeks yang digunakan dalam penentuan nilai indeks tempat tumbuh pada PT. Wirakarya Sakti adalah tujuh tahun. Pemilihan umur indeks ini didasarkan pada daur komersial perusahaan dalam penentuan umur tebang tanaman, yang dalam hal ini PT. Wirakarya Sakti jambi menggunakan daur 5-9 tahun untuk umur tebang.

Sebagai langkah awal dari pembonitaan, dari persamaan peninggi terpilih selanjutnya dicari nilai indeks tempat tumbuh dari setiap plot yang diperoleh dengan cara memvariasikan nilai koefisien regresi model sehingga diperoleh beberapa nilai indeks tempat tumbuh yang mewakili kondisi tegakan. Nilai pembonitaan disusun menggunakan nilai tengah dari indeks tempat tumbuh yang telah diperoleh dan disusun dalam tabel pembonitaan yang mencantumkan

(26)

nilai-nilai peninggi pada umur dan kelas bonita tertentu (Harbagung, 1991). Berdasarkan model indeks tempat tumbuh, selanjutnya dibuat kurva bonita.

(27)

KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN

Letak Geografis dan Luas

PT. Wirakarya Sakti merupakan perusahaan memegang Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu Hutan Tanaman (IUPHHKHT) terbesar di Propinsi Jambi. Secara Administratif Areal PT. Wirakarya sakti berada di empat kabupaten yaitu Kabupaten Tanjung Jabung Barat, Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Kabupaten Muaro Jambi dan Kabupaten Batang Hari. Secara geografis terletak antara 00045’00” – 02000’00” LS dan 102047’00” – 103058’00” BT, dengan luas areal berdasarkan Surat Keputusan (SK) terakhir tahun 2004 adalah seluas 293. 812 Ha.

Tabel 3. SK Areal Konsesi PT. Wirakarya Sakti Jambi

Tahap Nomor Surat Luas (Ha)

1 SK HPHTI No 744/Kpts-II/ 1996 78.240

2 SK HPHTI No 64/KPTS-II/2001 191.130

3 SK HPHTI No 228/ Menhut-IV/2004 233.251

4 SK IUPHHK No 346/ Menhut-II/2004 293.812

Tanah dan Geologi

Areal PT. Wirakarya Sakti pada umumnya berada di daerah dataran rendah bagian timur Sumatera, dengan kondisi topografi datar sampai dengan berbukit. Berdasarkan sifat fisik alamnya, areal PT. WKS dibagi menjadi dua yaitu daerah rendah/aluvial dengan wilayah datar, datar agak cekung melandai ke arah pantai, sungai dan daerah dataran tinggi dengan kelerengan 0 – 5%, pada ketinggian 0 – 15 meter di atas permukaan laut. Yang kedua adalah daerah bergelombang sampai dengan berbukit dengan ketinggian dibawah 50 meter di atas permukaan laut dan kemiringan 5 – 25%.

Jenis tanah yang terdapat di areal PT Wirakarya Sakti adalah Ultisol (podsolik merah kuning), Histosol (gambut), Spodosol dan Inceptisol. Jenis tanah yang mendominasi adalah Histosol (60%) yaitu tanah gambut yang berada pada areal dataran rendah dan sepanjang daerah aliran sungai.

(28)

Iklim

Seiring dengan pembangunan Hutan Tanaman Industri dan pembukaan hutan primer menjadi areal-areal lain seperti perkebunan karet dan sawit serta pemukiman dan peladangan penduduk terjadi perubahan iklim di areal PT. Wirakarya Sakti Jambi, wilayah yang tadinya beriklim tipe A (sangat basah) sekarang berubah menjadi tipe B (basah) bahkan ada yang bertipe C berdasarkan klasifikasi iklim Schmidt dan Ferguson.

Flora dan Fauna

Jumlah jenis vegetasi yang dijumpai pada seluruh kawasan hutan lindung di areal HPHTI PT. WKS sebanyak 130 jenis yang menurun dari tahun ketahun. Jenis-jenis vegetasi yang dilindungi antara lain adalah arang-arang, jelutung, kempas, kulim, meranti, dan rengas sedangkan jenis vegetasi endemik adalah ulin.

Dari hasil inventarisasi, pada lantai-lantai dasar kawasan hutan lindung dijumpai sebanyak 60 jenis tumbuhan bawah diantaranya adalah berupa jenis tumbuhan obat, seperti pasak bumi, cucuk daun serta jenis nir kayu sebagai penghasil getah, minyak dan lebah madu.

Beberapa fauna yang ditemukan di areal kerja PT. Wirakarya Sakti adalah Harimau Sumatera, Ungko, Kijang, Rusa, Beruang madu, Rangkong, Murai, Beo, Ular, Biawak dan Buaya.

Keadaan Hutan

Areal PT. Wirakarya Sakti berada pada kawasan Hutan Produksi dengan mengkonversi areal yang tidak produktif seperti areal semak belukar, hutan yang berpotensi rendah/areal bekas perusahaan pemegang Hak Pengusahaan Hutan (HPH) menjadi areal Hutan Tanaman Industri (HTI) kelas perusahaan pulp dan

paper. Adapun jenis tanaman yang ditanam di areal PT. Wirakarya Sakti yaitu :

1. Tanaman pokok : Acacia mangium, Acacia crassicarpa, dan

Eucalyptus sp.

2. Tanaman Kehidupan : Nangka, pinang, kemiri, durian, sukun. 3. Tanaman Unggulan : Meranti, sungkai, pulai, jabon, bulian, kacang-

(29)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Kuantifikasi kesuburan tempat tumbuh tegakan Acacia crassicarpa pada areal rawa gambut PT. Wirakarya Sakti Jambi dilakukan menggunakan cara

phytocentric, yakni menggunakan parameter tegakan yang ada di lapangan, dalam

hal ini parameter yang digunakan adalah parameter peninggi pada plot-plot contoh temporer. Penyusunan kelas-kelas bonita menggunakan data plot-plot contoh temporer yang tersebar di areal rawa gambut PT. Wirakarya Sakti dilakukan dengan asumsi bahwa data peninggi plot-plot temporer mewakili tegakan di seluruh areal HTI rawa gambut.

Biaya pemeliharaan plot yang cukup tinggi, pengumpulan data yang lama serta kemungkinan kerusakan plot dari kebakaran, angin dan penebangan liar menjadi kelemahan penggunaan plot permanen untuk menduga pertumbuhan suatu tegakan (Gadow, 1999). Oleh karena itu, plot temporer merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan dalam menyusun model pertumbuhan suatu tegakan jika data plot permanen tidak tersedia. Dalam hasil penelitiannya, Kuncahyo (1995) menyimpulkan bahwa penyusunan model pertumbuhan menggunakan metode plot tidak permanen atau temporer dapat memberikan efisiensi biaya, waktu serta keakuratan yang cukup tinggi dengan memperhatikan faktor lokasi. Tiryana (1995) mengatakan, dalam penyusunan model pertumbuhan, pengaruh faktor tempat tumbuh dapat diatasi dengan menggunakan jumlah plot temporer yang banyak serta tersebar dibeberapa lokasi pengamatan.

Jumlah data plot temporer yang digunakan untuk permodelan adalah sebanyak 322 plot dengan dua atau tiga kali pengukuran untuk setiap plot. Plot yang digunakan digolongkan sebagai plot temporer karena interval waktu pengukuran setiap plot yang tidak sama sehingga data pengukuran setiap plot tidak series. Untuk mengatasi hal ini, pemilihan plot untuk menyusun model pertumbuhan dilakukan dengan memperhatikan kelengkapan sebaran umur data, serta jumlah plot yang diduga mampu mewakili variasi faktor tempat tumbuh yang ada di areal rawa gambut PT. Wirakarya Sakti Jambi. Total jumlah pengukuran peninggi plot yang digunakan untuk permodelan adalah sebanyak 660 pengukuran. Jumlah ini diperoleh dari hasil seleksi terhadap 8.503 data

(30)

pengukuran peninggi pada areal rawa gambut di PT. Wirakarya Sakti Jambi. Seleksi data dilakukan dengan melalukan penyortiran secara manual dan secara visual menggunakan scatterplot.

Model Pertumbuhan Peninggi

Model pertumbuhan peninggi disusun menggunakan data peninggi tanaman jenis Acacia crassicarpa pada plot-plot contoh yang tersebar di HTI PT. Wirakarya Sakti Jambi khusus lahan rawa gambut yang telah dieksplorasi yakni sebanyak 660 pengukuran pada 322 plot contoh dengan sebaran umur termuda 1,4 tahun dan tertua 7,3 tahun.

Model pertumbuhan yang digunakan untuk menduga pertumbuhan peninggi tegakan adalah model pertumbuhan yang telah banyak digunakan untuk menyusun persamaan pertumbuhan peninggi, yaitu model pertumbuhan Chapman-Richards yang pernah digunakan oleh PT. Wirakarya Sakti Jambi untuk menyusun kurva indeks tempat tumbuh pada tegakan Acacia mangium, model pertumbuhan Alder yang dimodifikasi oleh Harbagung dan telah sering digunakan untuk menyusun persamaan peninggi tegakan di berbagai lokasi serta model pertumbuhan Schumacher yang banyak digunakan dalam penelitian-penelitian tentang pertumbuhan dan hasil tegakan.

Persamaan regresi non-linear model diperoleh dengan metode iterasi data menggunakan Software Statistica. Dari ketiga model yang dicobakan, diperoleh hasil seperti tertera pada Tabel 4 :

Tabel 4. Nilai Koefisien Regresi Model Pertumbuhan Peninggi Model Koefisien Chapman-Richards

(

)

1/ 1( ) 1 − − = − kt b H a e Harbagung H a b= +

( )

lnt k Schumacher _H ₌_aeb t/ a b k 2,339 0,958 0,096 5,229 7,460 1,617 42,451 -3,352 -

(31)

Pemilihan Model Terbaik

Uji Statistik Model. Terhadap ketiga model pertumbuhan yang telah disusun dilakukan beberapa uji statistik untuk mengetahui kelayakan model dalam menduga parameter peninggi di lapangan. Hasil uji statistik dari ketiga model disajikan pada Tabel 5 di bawah ini :

Tabel 5. Nilai Statistik Uji Model Pertumbuhan Peninggi Model

Statistik Uji Chapman-Richards Harbagung Schumacher

2 R (%) 2 adj R (%) RMSE S% 90,10 90,06 1,64 7,44 90,08 90,05 1,64 7,44 89,00 88,98 1,72 8,03

1. Koefisien Determinasi (_R2_{). Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi}

(_{R ) terhadap ketiga model pertumbuhan yang dicobakan, nilai}2 _{R terbesar}2

dimiliki oleh model pertumbuhan peninggi Chapman-Richards, yaitu sebesar 90,10%. Model pertumbuhan Harbagung memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 90,08%, sedangkan nilai _{R terkecil dimiliki model pertumbuhan}2

Schumacher yaitu sebesar 89,00%. Uji koefisien determinasi merupakan uji untuk melihat ketepatan model dalam menduga parameter di lapangan. Nilai

2

R mengandung arti bahwa variabel tak bebas peninggi dapat diterangkan

oleh variabel umur sebesar_{R , sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor}2

lain. Semakin tinggi nilai _{R , maka model yang disusun semakin baik.}2

2. Koefisien Determinasi Terkoreksi ( 2

adj

R ). Koefisien determinasi terkoreksi menunjukkan tingkat kemampuan model untuk menerangkan keragaman nilai peubah tak bebas dilihat dari jumlah peubah tak bebasnya. Semakin tinggi nilai 2

adj

R , maka model yang disusun mempunyai kemampuan pendugaan yang

semakin baik. Dari ketiga model yang disusun, 2

adj

R yang paling tinggi terdapat

(32)

3. Root Mean Square Error (RMSE). Seperti yang terdapat pada tabel hasil uji statistik, nilai RMSE terendah terdapat pada model Chapman-Richards yaitu sebesar 1,64, yang nilainya tidak berbeda jauh dengan kedua model lainnya.

RMSE model Harbagung adalah sebesar 1,64 dan nilai terbesar terdapat pada

model Schumacher yaitu sebesar 1,72. RMSE menunjukkan tingkat ketelitian model dalam pendugaan parameter di lapangan. Semakin rendah nilai RMSE, maka model memiliki ketelitian pendugaan yang semakin besar.

4. Simpangan rata-rata (S%). Sama seperti RMSE, simpangan rata-rata juga menunjukkan ketelitian pendugaan parameter peninggi di lapangan oleh model yang disusun. Dari hasil uji statistik terhadap ketiga model pertumbuhan diperoleh nilai S% terkecil pada model Chapman-Richards yaitu sebesar 7,44% dan terbesar pada model Schumacher sebesar 8,03%. Semakin rendah nilai S% maka bias yang dihasilkan dari pendugaan semakin kecil, hal ini menganduing arti bahwa tingkat ketelitian model semakin baik.

Adanya perbedaan antara nilai taksiran peninggi dengan nilai sebenarnya di lapangan merupakan penyebab bias yang dihasilkan dalam pendugaan. Hal ini terjadi karena ada beberapa faktor yang mempengaruhi perkembangan peninggi di lapangan. Rusak atau hilangnya pohon, serta adanya faktor kerapatan tegakan yang dapat mempengaruhi perkembangan peninggi dalam batas-batas tertentu. Selain kesalahan dalam pendugaan, ketelitian pengukuran juga memegang peranan terhadap ketelitian pendugaan parameter peninggi (Harbagung, 1986).

Pemilihan Model Peninggi Terbaik. Dari ketiga model pertumbuhan yang telah disusun, dipilih satu model terbaik dalam menduga pertumbuhan peninggi di lapangan, yaitu model yang memiliki kesalahan pendugaan terkecil. Pemilihan model pertumbuhan terbaik dilakukan dengan melihat hasil uji statistik ketiga model. Berdasarkan kriteria pemilihan model terbaik dari setiap statistik uji yang dilakukan, diperoleh model pertumbuhan peninggi terbaik dalam menduga parameter peninggi di lapangan, yaitu model pertumbuhan peninggi Chapman-Richards _H ₌_{2,339 1}

(

₋_e−0,096t

)

1/ 1 0,958(− )_{dimana model ini memiliki nilai koefisien} determinasi (_{R ), koefisien determinasi terkoreksi (}2 2

adj

(33)

terkecil dibandingkan kedua model lainnya. Bentuk kurva pertumbuhan peninggi tegakan dari model Chapman-Richards adalah :

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Umur (thn) Pe ni ng gi (m )

Gambar 1. Kurva Peninggi Model Chapman-Richards

Penyusunan Model Indeks Tempat Tumbuh

Model indeks tempat tumbuh diperoleh dengan memasukkan umur indeks ke dalam model pertumbuhan peninggi terbaik yang dipilih. Untuk penyusunan model indeks tempat tumbuh pada tegakan Acacia crassicarpa di lahan rawa gambut di HTI PT. Wirakarya Sakti menggunakan umur indeks tujuh tahun. Pemilihan umur indeks didasarkan pada ketersediaan sebaran umur data peninggi yang mencapai umur tujuh tahun serta umur daur perusahaan untuk jenis tanaman

Acacia crassicarpa, dimana umur masak tebang ditentukan sebesar 5-9 tahun,

sehingga dalam hal ini umur tujuh tahun dipilih sebagai umur indeks terbaik dalam penyusunan model indeks tempat tumbuh.

Penjabaran penyusunan model indeks tempat tumbuh tegakan dari model pertumbuhan peninggi yang diperoleh dapat diuraikan sebagai berikut :

(

_0,096

)

23,806 0,673 23,806 1 (1 ) − − − = − t Si e H e ...(7)

(

)

(

)

23,806 0,096 0,673 1 1 − − =  ₋    −     t H Si e e ...(8)

Penyusunan Kurva Bonita

Nilai indeks tempat tumbuh terendah yang diperoleh adalah 7,31 meter dan tertinggi 28,53 meter. Nilai indeks tempat tumbuh ini merupakan dasar dalam penentuan jumlah kelas bonita, serta untuk menentukan nilai-nilai peninggi setiap umur dalam tiap kelas bonita yang dibuat. Nilai peninggi setiap umur untuk pembonitaan dapat dihitung menggunakan persamaan (5) dan (4), yaitu dengan menghitung nilai koefisien regresi model terlebih dahulu sebelum menentukan nilai peninggi dari setiap umur tegakan. Hasil pembonitaan disajikan pada Tabel 6.

(36)

Tabel 6. Pengelompokkan Nilai-Nilai Indeks Tempat Tumbuh Peninggi (meter)

Umur

(tahun) Bonita I Bonita II Bonita III Bonita IV Bonita V Bonita VI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 •1,3 •2,5 •3,6 •4,6 •5,5 •6,3 •7,0 •7,7 •8,3 •8,8 •9,3 •9,8 1,4-2,2 2,6-4,1 3,7-5,9 4,7-7,5 5,6-9,0 6,4-10,3 7,1-11,5 7,8-12,6 8,4-13,6 8,9-14,5 9,4-15,3 9,9-16,1 2,3-3,0 4,2-5,7 6,0-8,2 7,6-10,4 9,1-12,5 10,4-14,3 11,6-16,0 12,7-17,5 13,4-18,9 14,6-20,2 15,4-21,3 16,2-22,4 3,1-3,8 5,8-7,3 8,3-10,5 10,5-13,4 12,6-16,0 14,4-18,4 16,1-20,5 17,6-22,5 19,0-24,2 20,3-25,9 21,4-27,3 22,5-28,7 3,9-4,7 7,4-8,9 10,6-12,8 13,5-16,3 16,1-19,5 18,5-22,4 20,6-25,0 22,6-27,4 24,3-29,6 26,0-31,5 27,4-33,3 28,8-34,9 4,8-5,5 9,0-10,5 12,9-15,1 16,4-19,2 19,6-23,0 22,5-26,4 25,1-29,5 27,5-32,3 29,7-34,9 31,6-37,2 33,4-39,3 35,0-41,2

Dalam pembonitaan, nilai indeks tempat tumbuh yang digunakan sebagai peninggi pada umur indeks untuk kelas bonita terendah adalah 7 m; 11,5 m untuk kelas bonita II; 16 m untuk kelas bonita III; 20,5 untuk kelas bonita IV; 25 m untuk kelas bonita V dan 29,5 m untuk kelas bonita VI. Untuk memudahkan pembacaan kurva bonita oleh pengguna, pembonitaan dilakukan menggunakan nilai tengah dari nilai indeks tempat tumbuh yang dikelompokkan sesuai dengan umur dan kelas bonita sampai mencapai umur daur. Dalam hal ini umur daur dari kelas perusahaan pulp jenis Acacia sp. adalah 12 tahun (Harbagung, 1991), sehingga nilai peninggi setiap umur pada kelas bonita dihitung sampai pada umur 12 tahun.

Dari hasil pengelompokkan nilai peninggi setiap umur pada kelas-kelas bonita di atas kemudian dapat disusun kurva bonita tegakan seperti terlihat pada Gambar 2 berikut :

(37)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Umur (Thn) Pe ni ng gi (m )

Gambar 2. Kurva Bonita Tegakan Acacia crassicarpa Lahan Rawa Gambut

Kurva bonita digambarkan dengan garis putus-putus pada umur tegakan yang lebih dari tujuh tahun untuk memberikan informasi bahwa telah dilakukan ekstrapolasi dalam penggambaran kurva bonita pada umur tegakan di luar umur data yang digunakan. Penyusunan kurva bonita tegakan Akasia yang telah ada pada umumnya menggunakan lima sampai enam kelas bonita dengan selisih peninggi dua atau tiga meter antar kelas bonita (Harbagung 1991), namun pada tegakan Acacia crassicarpa di PT. Wirakarya Sakti Jambi, kurva bonita disusun menggunakan enam kelas bonita dengan selisih peninggi pada umur indeks tujuh tahun adalah 4,5 meter. Hal ini dilakukan untuk alasan kepraktisan penggunaan kurva, karena dari hasil perolehan nilai indeks tempat tumbuh setiap plot, jarak antara nilai terendah dan tertinggi terlalu lebar sehingga kurang praktis jika menggunakan selisih peninggi antar kelas bonita 2-3 meter dengan garis kurva yang terlalu banyak.

Dengan diketahuinya kelas-kelas bonita dari areal rawa gambut PT. Wirakarya Sakti Jambi, akan menjadi langkah awal dalam pembuatan tabel tegakan yang dapat bermanfaat bagi manajemen HTI, terutama dalam melakukan penaksiran potensi tegakan untuk menentukan kebijakan pengelolaan dalam rangka meningkatkan hasil dan produktifitas tegakan melalui penerapan teknik silvikultur yang lebih efektif dan efisien.

V IV III II VI I

(38)

KESIMPULAN

Kesimpulan

1. Model pertumbuhan terbaik yang dipilih dalam menduga pertumbuhan peninggi tegakan pada areal rawa gambut HTI PT. Wirakarya Sakti Jambi adalah model pertumbuhan Chapman-Richards, yaitu :

(

_0,096

)

23,806

2,339 1 −

= − t

H e

2. Perbedaan kualitas tempat tumbuh tegakan menyebabkan perbedaan pola pertumbuhan peninggi dari setiap plot yang dianalisis.

3. Berdasarkan model pertumbuhan peninggi terbaik yang diperoleh, dapat disusun model indeks tempat tumbuh tegakan menggunakan umur indeks tujuh tahun sebagai berikut :

(

)

(

)

23,806 0,096 0,673 1 1 − − =  ₋    −     t H Si e e

4. Terdapat hubungan yang erat antara peninggi tegakan Acacia crassicarpa dengan umur. Semakin tua umur tegakan, maka peninggi tegakan akan semakin tinggi dengan pola asimtotis.

Saran

1. Diperlukan penelitian lanjutan dalam menyusun kurva bonita tegakan menggunakan data-data peninggi yang pengukurannya dilakukan secara periodik dengan sebaran umur yang lebih lengkap dari plot-plot contoh yang luasannya lebih besar plot temporer yang sudah ada agar diperoleh informasi pertumbuhan peninggi yang lebih akurat.

2. Mempertimbangkan informasi provenans dan genetik bibit dalam pembuatan kurva bonita yang menggunakan parameter tegakan yang sudah ada.

3. Membandingkan penyusunan kurva bonita dengan mengggunakan variabel lain seperti luas bidang dasar tegakan untuk membuktikan kekonsistenan penyusunan kurva bonita menggunakan variabel peninggi yang sudah ada.

(39)

DAFTAR PUSTAKA

Alder, D. 1980. Forest Volume Estimation and Yield Prediction Vol 1.2. FAO Forestry Paper 22/1.2, Rome.

Amaro, Ana, David, R., Margarida, D., Isabel, T. 1998. Modelling dominant height growth: Eucalyptus plantation in portugal. Forest Science 44(1):37-47.

Bruce, D. and F.X Schumacher. 1950. Forest Mensuration. Third Edition. McGraw Hill Book Company, New York.

Clutter, et al. 1982. Timber Management: A Quantitative Approach. John Wiley and Son, New york.

Davis, K. P. 1966. Forest Management: Regulation and Valuation. McGraw Hill Book Company, New York.

Davis, L.S. and K.N Johnson. 1987. Forest Management. Third Edition. McGraw Hill Book Company, New York.

Gadow, V. K. 1999. Modelling Forest Development. Kluwer Academic Publishers, Netherlands.

Harbagung. 1991. Grafik bonita sementara hutan tanaman Acacia mangium Wild.

Forest Research Bulletin 537: 13-25.

Harbagung. 1996. Model pendugaan indeks tempat tumbuh hutan tanaman

Eucalyptus deglupta. Forest Research Bulletin 542:19-35.

Harbagung. 1996. Kuantifikasi Kualitas Tempat Tumbuh Untuk Tegakan Hutan. Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan, Bogor.

Kramer, P. J. and T.T Kozlowski. 1960. Physiology of Trees. Third Edition. McGraw Hill Book Company, New York.

Kuncahyo, B. 1995. Pendugaan Kurva Pertumbuhan Tegakan Hutan Tanaman dengan Metode Petak Percobaan Tidak Permanen. Tesis Program: Pascasarjana IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.

Novita, I. 2000. Pendugaan Viabilitas Benih Acacia crassicarpa A. Cunn. Ex Benth. Berdasarkan Uji Perkecambahan, Tetrazolium Topografis dan Hidrogen Peroksida. Skripsi Program Sarjana Fakultas Kehutanan IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.

Phillips, S. M. 1994. Measuring Trees and Forest. Second Edition. CAB International, Wallingford.

(40)

Prodan, M. 1968. Forest Biometrics. English Edition. Pergamon Press, New York. Spurr, S. H. 1952. Forest Inventory. The Ronald Press Company, New York. Suhendang, E. 1990. Hubungan antara Dimensi Tegakan Hutan Tanaman dengan

Faktor Tempat Tumbuh dan Tindakan Silvikultur pada Hutan Tanaman

Pinus merkusii Jungh et de Vriese di Pulau Jawa. Disertasi Program Doktor

Fakultas Pascasarjana IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.

Tiryana, T. 1995. Penerapan Metode Plot Tidak Permanen Dengan Teknik Penarikan Contoh Parsial Berulang Dalam Pendugaan Kurva Pertumbuhan Tegakan Mahoni (Swietenia Macropyhilla King) di Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Skripsi Program Sarjana Fakultas Kehutanan IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.

Turnbull, J. W. 1986. Multipurposes Australian Trees and Shrubs. Australian Centre for International Agricultural Research, Canberra.

Widodo, P. 1989. Model Penduga Pertumbuhan Hasil Tegakan Hutan Tanaman Seumur Pinus merkusii Jungh et de Vriese. Disertasi Program Doktor Fakultas Pascasarjana IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.

(41)

(42)

Lampiran 1. Nilai Indeks Tempat Tumbuh Plot Contoh

Umur

(tahun) Peninggi (m) (m) SI (tahun) Umur Peninggi (m) (m) SI (tahun) Umur Peninggi (m) (m) SI (tahun) Umur Peninggi (m) SI (m)

1,4 6 8,83 2,3 12,5 17,19 2,7 16 21,30 2,9 14,2 18,55 1,4 6 8,83 2,3 13 17,88 2,8 10 13,23 2,9 15 19,60 1,4 6 8,83 2,3 14 19,25 2,8 10 13,23 2,9 15 19,60 1,5 5 7,31 2,3 9 12,30 2,8 12 15,88 2,9 15 19,60 1,5 5 7,31 2,3 11 15,03 2,8 12 15,88 2,9 16,1 21,03 1,5 5 7,31 2,3 12 16,40 2,8 13 17,20 2,9 16,3 21,30 1,5 5 7,31 2,4 10 13,57 2,8 13 17,20 3,0 11 14,28 1,5 5 7,31 2,4 15 20,36 2,8 14 18,52 3,0 12 15,58 1,5 6 8,77 2,5 10 13,49 2,8 14,9 19,71 3,0 13 16,88 2,0 12 16,84 2,5 12 16,18 2,8 15 19,85 3,0 13 16,88 2,1 8 11,15 2,5 12 16,18 2,8 15,5 20,51 3,0 13 16,88 2,1 8 11,15 2,5 12 16,18 2,8 12 15,78 3,0 13 16,88 2,1 9 12,54 2,5 12 16,18 2,8 14 18,41 3,0 13,5 17,53 2,2 9 12,46 2,6 12 16,08 2,8 15 19,72 3,0 15 19,48 2,2 9 12,46 2,6 13 17,42 2,9 11 14,37 3,0 15 19,48 2,2 9 12,46 2,6 13 17,42 2,9 11 14,37 3,0 15 19,48 2,2 10 13,84 2,6 14 18,76 2,9 12 15,68 3,0 16,3 21,16 2,2 11 15,23 2,6 15 20,10 2,9 12 15,68 3,0 16,7 21,68 2,2 12 16,61 2,6 15 20,10 2,9 12 15,68 3,1 13 16,77 2,2 12 16,61 2,6 16 21,44 2,9 13 16,98 3,1 15 19,36 2,2 12 16,61 2,6 16 21,44 2,9 13 16,98 3,1 15,2 19,61 2,2 12 16,61 2,6 16 21,44 2,9 13 16,98 3,1 15,6 20,13 2,3 10,5 14,44 2,7 13 17,31 2,9 13,2 17,25 3,1 16,7 21,55 2,3 11 15,13 2,7 15 19,97 2,9 13,5 17,64 3,1 16,7 21,55 2,3 12,5 17,19 2,7 15 19,97 2,9 14 18,29 3,1 16,8 21,68

(43)

Lampiran 1. Lanjutan. Nilai Indeks Tempat Tumbuh Plot Contoh

Umur

3,1 17,1 22,06 3,2 16 20,52 3,3 16,3 20,65 3,6 16,7 20,78 3,2 12 15,39 3,2 16,1 20,65 3,3 16,3 20,65 3,6 17,7 22,02 3,2 13 16,67 3,2 16,7 21,42 3,3 16,8 21,28 3,6 18,8 23,39 3,2 13 16,67 3,2 17,2 22,06 3,3 17 21,54 3,7 16 19,79 3,2 13 16,67 3,2 17,2 22,06 3,3 17 21,54 3,8 16 19,67 3,2 13 16,67 3,3 10 12,75 3,3 17,3 21,92 3,8 17 20,90 3,2 13 16,67 3,3 12 15,30 3,3 17,4 22,04 3,8 16 19,56 3,2 13 16,67 3,3 12 15,30 3,4 12 15,11 3,8 17 20,78 3,2 13 16,67 3,3 13 16,57 3,4 12 15,11 3,8 17 20,78 3,2 13 16,67 3,3 13 16,57 3,4 16,3 20,53 3,8 17 20,78 3,2 13 16,67 3,3 13 16,57 3,4 17,3 21,78 3,9 16 19,44 3,2 13 16,67 3,3 13 16,57 3,4 17,4 21,91 3,9 16 19,44 3,2 13 16,67 3,3 13 16,57 3,4 17,6 22,16 3,9 16 19,44 3,2 13 16,67 3,3 16,1 20,52 3,4 18,1 22,79 3,9 16 19,44 3,2 13 16,67 3,3 16,8 21,41 3,5 13 16,27 3,9 17 20,66 3,2 13 16,67 3,3 17,1 21,80 3,5 13 16,27 3,9 17 20,66 3,2 13 16,67 3,3 17,25 21,99 3,5 13 16,27 3,9 17 20,66 3,2 13 16,67 3,3 13 16,47 3,5 14 17,52 3,9 17 20,66 3,2 14 17,95 3,3 14 17,74 3,5 15 18,78 3,9 17 20,66 3,2 15 19,24 3,3 14 17,74 3,5 15 18,78 3,9 17 20,66 3,2 15 19,24 3,3 15 19,00 3,5 15 18,78 3,9 17 20,66 3,2 15,3 19,62 3,3 15 19,00 3,5 17,3 21,65 3,9 17 20,66 3,2 15,7 20,13 3,3 15,5 19,64 3,5 17,4 21,78 3,9 19 23,09 3,2 15,8 20,26 3,3 16 20,27 3,5 18 22,53 4,0 14 16,92 3,2 16 20,52 3,3 16,2 20,52 3,6 14,8 18,41 4,0 16 19,33

(44)

Umur

4,0 17 20,54 4,1 17 20,42 4,4 17 19,96 4,8 22,7 26,07 4,0 17 20,54 4,1 17 20,42 4,4 19,2 22,55 4,8 22,9 26,30 4,0 17 20,54 4,1 17 20,42 4,4 20 23,49 4,8 23 26,41 4,0 17 20,54 4,1 20 24,03 4,4 20 23,49 4,8 23 26,41 4,0 17 20,54 4,2 16 19,11 4,4 20,1 23,60 4,8 23 26,41 4,0 17 20,54 4,3 15 17,81 4,4 21 24,66 4,8 23 26,41 4,0 17 20,54 4,3 16 19,00 4,5 20 23,35 4,8 23,2 26,64 4,0 17 20,54 4,3 16 19,00 4,5 21 24,52 4,8 23,4 26,87 4,0 17 20,54 4,3 16 19,00 4,5 21 24,52 4,8 23,4 26,87 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,5 21 24,52 4,8 23,5 26,99 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,5 21,4 24,99 4,8 23,8 27,33 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,5 22,3 26,04 4,8 24 27,56 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,5 22,5 26,27 4,8 17 19,42 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,6 21 24,39 4,8 17 19,42 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,6 22 25,55 4,8 17 19,42 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,6 22 25,55 4,8 17 19,42 4,0 17 20,54 4,3 17 20,19 4,7 20 23,10 4,8 19,65 22,44 4,0 17 20,54 4,3 18 21,38 4,7 20,8 24,02 4,8 19,8 22,61 4,0 18 21,75 4,3 16 18,89 4,7 21 24,25 4,8 20 22,84 4,0 18 21,75 4,3 16 18,89 4,7 21,5 24,83 4,8 20 22,84 4,0 20 24,16 4,3 17 20,08 4,7 21,6 24,94 4,8 21 23,99 4,1 16 19,22 4,3 18 21,26 4,7 22,2 25,64 4,8 21,5 24,56 4,1 16 19,22 4,3 20 23,62 4,8 21,4 24,58 4,8 22 25,13 4,1 17 20,42 4,4 17 19,96 4,8 22 25,27 4,8 22,9 26,16 4,1 17 20,42 4,4 17 19,96 4,8 22,15 25,44 4,9 18,3 20,79

(45)

Umur

4,9 20,1 22,83 5,0 22,6 25,53 5,1 23 25,85 5,3 21,2 23,44 4,9 20,2 22,95 5,0 22,7 25,65 5,1 24 26,97 5,3 21,5 23,78 4,9 20,3 23,06 5,0 22,75 25,70 5,1 24,6 27,64 5,3 21,5 23,78 4,9 20,5 23,29 5,0 23 25,99 5,1 24,9 27,98 5,3 21,8 24,11 4,9 20,7 23,51 5,0 23 25,99 5,2 17 19,00 5,3 22,5 24,88 4,9 21 23,86 5,0 23,3 26,32 5,2 17,4 19,45 5,3 23,1 25,55 4,9 21,7 24,65 5,0 23,5 26,55 5,2 18 20,12 5,3 23,5 25,99 4,9 22 24,99 5,0 24 27,12 5,2 18 20,12 5,3 23,6 26,10 4,9 22,7 25,79 5,0 24 27,12 5,2 20,4 22,80 5,3 23,7 26,21 4,9 23,6 26,81 5,0 24 27,12 5,2 21 23,47 5,3 23,9 26,43 4,9 24,3 27,60 5,1 17 19,10 5,2 21,4 23,92 5,4 17,4 19,14 5,0 19 21,47 5,1 20 22,47 5,2 21,5 24,03 5,4 18 19,80 5,0 20 22,60 5,1 20 22,47 5,2 22,3 24,93 5,4 21 23,10 5,0 20 22,60 5,1 20 22,47 5,2 22,6 25,26 5,4 21,3 23,43 5,0 20,7 23,39 5,1 20 22,47 5,2 22,6 25,26 5,4 21,7 23,87 5,0 21 23,73 5,1 21 23,60 5,2 23,95 26,77 5,4 22,3 24,53 5,0 21 23,73 5,1 21 23,60 5,2 24,6 27,50 5,4 22,6 24,86 5,0 21 23,73 5,1 21 23,60 5,3 20,7 23,01 5,4 23 25,30 5,0 21 23,73 5,1 21,6 24,27 5,3 22,4 24,90 5,4 23,5 25,85 5,0 21 23,73 5,1 21,8 24,50 5,3 23,4 26,02 5,4 23,5 25,85 5,0 22 24,86 5,1 21,8 24,50 5,3 23,5 26,13 5,4 23,5 25,85 5,0 22 24,86 5,1 22 24,72 5,3 23,5 26,13 5,4 23,8 26,18 5,0 22 24,86 5,1 22 24,72 5,3 24,9 27,68 5,4 24,1 26,51 5,0 22,15 25,03 5,1 22 24,72 5,3 20,1 22,23 5,4 24,5 26,95 5,0 22,6 25,53 5,1 22 24,72 5,3 20,3 22,45 5,4 24,7 27,17

(46)

Umur

5,4 25,2 27,72 5,6 23,4 25,47 5,8 23,5 25,32 5,8 24 25,72 5,4 25,3 27,83 5,6 23,4 25,47 5,8 23,5 25,32 5,8 24,1 25,83 5,5 21,8 23,86 5,6 24,2 26,34 5,8 24,5 26,40 5,8 24,5 26,26 5,5 21,9 23,97 5,6 24,4 26,56 5,8 24,6 26,50 5,8 24,7 26,47 5,5 22,05 24,13 5,7 22,3 24,15 5,8 24,6 26,50 5,8 24,8 26,58 5,5 22,2 24,29 5,7 22,3 24,15 5,8 24,7 26,61 5,8 24,9 26,69 5,5 22,3 24,40 5,7 22,9 24,80 5,8 24,7 26,61 5,8 25 26,80 5,5 22,5 24,62 5,7 23,4 25,34 5,8 24,7 26,61 5,8 25 26,80 5,5 22,7 24,84 5,7 24 25,99 5,8 25,1 27,04 5,8 25,1 26,90 5,5 23,1 25,28 5,7 24,2 26,21 5,8 25,3 27,26 5,8 25,2 27,01 5,5 23,3 25,50 5,7 24,2 26,21 5,8 25,5 27,47 5,8 25,3 27,12 5,5 23,4 25,61 5,7 24,2 26,21 5,8 21,5 23,04 5,8 25,3 27,12 5,5 23,5 25,72 5,7 24,3 26,32 5,8 22 23,58 5,8 25,7 27,55 5,5 24 26,26 5,7 24,8 26,86 5,8 22,3 23,90 5,9 21 22,39 5,5 24 26,26 5,7 25,3 27,40 5,8 23,2 24,87 5,9 22,1 23,57 5,5 24,3 26,59 5,7 25,4 27,51 5,8 23,2 24,87 5,9 22,3 23,78 5,5 24,4 26,70 5,7 25,4 27,51 5,8 23,3 24,97 5,9 22,4 23,89 5,5 24,5 26,81 5,7 25,6 27,72 5,8 23,4 25,08 5,9 22,5 23,99 5,5 24,5 26,81 5,8 21,1 22,73 5,8 23,4 25,08 5,9 23,1 24,63 5,5 24,6 26,92 5,8 22,5 24,24 5,8 23,4 25,08 5,9 23,1 24,63 5,5 25,4 27,80 5,8 22,7 24,46 5,8 23,5 25,19 5,9 23,2 24,74 5,6 20,2 21,99 5,8 22,7 24,46 5,8 23,6 25,30 5,9 23,4 24,95 5,6 20,6 22,43 5,8 22,9 24,67 5,8 23,8 25,51 5,9 23,6 25,17 5,6 23,2 25,26 5,8 23,2 24,99 5,8 23,8 25,51 5,9 23,6 25,17 5,6 23,3 25,36 5,8 23,2 24,99 5,8 24 25,72 5,9 23,7 25,27

(47)

Umur

5,9 23,9 25,49 6,0 24,9 26,42 6,3 20,5 21,32 6,5 25 25,74 5,9 24,1 25,70 6,0 24,9 26,42 6,3 24,1 25,06 6,5 25,1 25,84 5,9 24,3 25,91 6,0 25,7 27,27 6,3 24,8 25,79 6,5 25,15 25,89 5,9 24,4 26,02 6,0 26,1 27,69 6,3 24,9 25,89 6,5 25,2 25,95 5,9 24,7 26,34 6,1 23 24,28 6,3 25 26,00 6,5 25,8 26,56 5,9 24,7 26,34 6,1 23,4 24,70 6,3 25,3 26,31 6,5 25,9 26,67 5,9 24,8 26,45 6,1 23,7 25,02 6,3 25,4 26,41 6,5 26 26,77 5,9 24,8 26,45 6,1 24,5 25,86 6,3 25,6 26,62 6,5 26,2 26,97 5,9 24,8 26,45 6,1 25 26,39 6,3 25,9 26,93 6,5 26,7 27,49 5,9 24,8 26,45 6,1 25,4 26,81 6,3 26,2 27,24 6,5 26,7 27,49 5,9 24,9 26,55 6,2 24 25,21 6,4 22,5 23,28 6,5 26,8 27,59 5,9 24,9 26,55 6,2 24,4 25,63 6,4 24,3 25,14 6,5 26,8 27,59 5,9 25,2 26,87 6,2 24,7 25,94 6,4 24,4 25,25 6,5 27,3 28,11 5,9 25,3 26,98 6,2 25 26,26 6,4 25,3 26,18 6,5 27,4 28,21 5,9 25,3 26,98 6,2 25,5 26,78 6,4 25,5 26,38 6,5 27,5 28,31 5,9 25,5 27,19 6,2 25,7 26,99 6,4 25,6 26,49 6,6 23,5 24,08 6,0 20,7 21,96 6,2 26,3 27,62 6,4 25,6 26,49 6,6 23,6 24,18 6,0 22,6 23,98 6,2 26,7 28,04 6,4 25,9 26,80 6,6 24,6 25,20 6,0 23,1 24,51 6,2 26,9 28,25 6,4 25,9 26,80 6,6 24,9 25,51 6,0 23,3 24,72 6,3 23 24,04 6,4 26,3 27,21 6,6 25,6 26,23 6,0 23,4 24,83 6,3 23,6 24,66 6,4 27,3 28,25 6,6 25,7 26,33 6,0 23,6 25,04 6,3 23,6 24,66 6,5 23,2 23,89 6,6 25,8 26,43 6,0 23,8 25,25 6,3 25,7 26,86 6,5 24,3 25,02 6,6 26,1 26,74 6,0 24,2 25,68 6,3 26,5 27,69 6,5 24,3 25,02 6,6 26,1 26,74 6,0 24,3 25,78 6,3 27,3 28,53 6,5 24,7 25,43 6,6 26,2 26,84

(48)

Umur

6,6 26,4 27,05 6,7 26 26,51 6,8 27,9 28,31 6,9 27,3 27,43 6,6 26,4 27,05 6,7 26,6 27,12 6,8 28,1 28,51 6,9 27,7 27,83 6,6 26,5 27,15 6,7 27 27,53 6,8 25 25,24 6,9 27,7 27,83 6,6 26,6 27,25 6,7 27,3 27,83 6,8 25,65 25,90 6,9 27,8 27,93 6,6 26,9 27,56 6,7 27,3 27,83 6,8 26,1 26,35 6,9 28,1 28,24 6,6 27,1 27,76 6,7 27,4 27,93 6,8 26,5 26,76 6,9 28,1 28,24 6,6 27,3 27,97 6,7 27,5 28,04 6,8 26,7 26,96 7,0 26,9 26,90 6,6 27,5 28,17 6,7 27,6 28,14 6,8 27 27,26 7,0 27,9 27,90 6,6 27,5 28,17 6,7 27,8 28,34 6,8 27 27,26 7,0 28,3 28,30 6,6 27,6 28,28 6,8 26,1 26,48 6,8 27,8 28,07 7,1 24,7 24,58 6,7 23,5 23,96 6,8 26,1 26,48 6,8 28 28,27 7,3 25,3 24,82 6,7 25,3 25,79 6,8 26,4 26,78 6,9 24,1 24,22 7,3 28,3 27,77 6,7 25,4 25,90 6,8 27,3 27,70 6,9 24,5 24,62 7,3 28,7 28,16 6,7 25,5 26,00 6,8 27,5 27,90 6,9 25 25,12 7,3 29 28,46 6,7 26 26,51 6,8 27,8 28,21 6,9 25,6 25,72 6,9 25,6 25,72