BAB III METODOLOGI
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan di kawasan hutan mangrove di hutan alam Batu Ampar Kalimantan Barat. Pengambilan data di lapangan dilaksanakan dari bulan Januari – Februari 2008, pengujian sampel dilakukan di Laboratorium Kayu Solid Departemen Hasil Hutan, Fakultas Kehutanan–Institut Pertanian Bogor selama bulan Maret 2008. Pengolahan data dan analisis data dilaksanakan April–Mei 2008. Titik–titik lokasi pengambilan sampel di lapangan secara detail dapat diamati pada Gambar 1.
Gambar 1 Peta lokasi pengambilan sampel biomassa jenis nyirih di hutan mangrove Batu Ampar, Kalimantan Barat.
3.2 Alat dan Bahan
Untuk menduga besarnya biomassa yang terkandung dalam tegakan mangrove digunakan alat berupa GPS, chain saw, phi band, timbangan kasar
(kapasitas 100 kg), gergaji tangan, golok, kampak, alat pemangkas daun, kalkulator, plastik berukuran 0,25 kg, 0,5 kg, 1 kg, dan 2 kg, tali tambang dan rafia.
Pengujian sampel uji untuk mendapatkan nilai kadar air yang dilakukan di laboratorium menggunakan alat-alat seperti kertas koran, timbangan analitik, oven, gergaji kayu, plastik, alat tulis dan tally sheet.
3.3 Metode Penelitian
3.3.1 Kerangka Pendekatan Penelitian
Biomassa yang dimaksudkan dalam penelitian ini adalah biomassa yang berada di atas permukaan tanah (above ground biomass) yaitu biomasa yang terdiri dari :
a. Biomassa batang+kulit : total berat kering batang utama keseluruhan dan kulit
b. Biomassa cabang : total berat kering bagian cabang keseluruhan c. Biomassa ranting : total berat kering bagian ranting keseluruhan d. Biomassa daun : total berat kering bagian daun keseluruhan
Secara garis besar, penelitian yang dilakukan meliputi kegiatan pengumpulan data dan sampel di lapangan, pengujian sampel di laboratorium, pengolahan data dan analisis data menggunakan program analisis statistika Minitab 14. Tahapan kerja secara umum dapat diamati dalam diagram alir pada Gambar 2.
Batang Cabang, Ranting, Daun
Biomassa Berdasarkan Bagian-bagian Pohon dan
Biomass Expansion Factor Ya Tidak R2, R2 adj, s MAE, SR, SA Uji Nilai t Mulai Persamaan Terbaik, Kriteria Uji statistik
Pemilihan pohon contoh Pengukuran Dimensi Pohon Berdiri (DBH, H, Hbc) Penebangan Pohon Pemisahan bagian-bagian pohon (btang, cabang, ranting, daun
Pertimbangan Kepraktisan dan Efisiensi Pemodelan Biomassa B = f (Diameter dan Tinggi) Pengukuran diameter dan penimbangan berat basah Persamaan penduga Biomassa Terpilih Penentuan Kadar Air
dan Kerapatan kayu
Penimbangan berat basah
Penentuan Kadar Air
Gambar 2 Diagram alir tahapan kerja penelitian persamaan penduga biomassa jenis nyirih di hutan mangrove Batu ampar, Kalimantan Barat.
3.3.2 Pengumpulan Data 1. Pemilihan pohon contoh
Memilih pohon contoh yang akan ditebang dilakukan dengan memperhatikan beberapa syarat dan kritera pohon yang baik. Secara fisik, pohon
harus tumbuh sehat, tidak berlubang atau terkena penyakit. Jumlah pohon yang ditebang sebanyak 30 pohon contoh. Pohon dipilih dari berbagai ukuran kelas yang telah ditetapkan dengan distribusinya yaitu kelas diameter 5-10 cm (8 pohon); kelas diameter 11–20 cm (12 pohon); 21-30 cm (7 pohon); kelas diameter 31-40 cm (1 pohon) dan kelas diameter > 41 cm (2 pohon).
2. Pengukuran di lapangan
a. Sebelum pohon ditebang, pada saat pohon masih berdiri dilakukan pengukuran terhadap diameter pada ketinggian 1,30 m (setingggi dada) dan tinggi bebas cabang menggunakan pita ukur.
b. Menebang pohon dengan batas terdekat dari permukaan air atau permukaan tanah (tempat tumpuan batang pada sistem perakaran).
c. Memisahkan tiap bagian pohon dari batang utamanya, yaitu bagian cabang, ranting dan daun.
d. Membagi batang dan cabang-cabang menjadi sortimen-sortimen berukuran ± 1 m.
e. Mengukur dimensi diameter dan panjang sortimen (khusus untuk batang dan cabang), berat basah setiap bagian pohon secara keseluruhan.
f. Mengambil sampel uji kadar air. Untuk batang dan cabang diambil masing-masing 1 buah potongan kayu berbentuk piringan (disc) setebal ± 3 cm pada bagian pangkal, tengah dan ujung batang masing-masing 1 buah. Untuk sampel uji ranting dan daun, dari tiap pohon diambil contoh sebanyak ± 300 gram. Pengambilan sampel ini hanya dilakukan pada 11 pohon contoh.
g. Setiap contoh uji dikemas dalam plastik transparan untuk mencegah pembusukan dan kerusakan pada sampel.
3. Pengukuran di Laboratorium
a. Dari setiap piringan yang telah diambil, contoh uji dibuat berbentuk kubus dengan ukuran 2 x 2 x 2 cm. Dari masing-masing piringan, diambil contoh uji sebanyak 6 buah
b. Setiap contoh uji ditimbang berat basah menggunakan timbangan analitik c. Pengeringan dilakukan dengan memasukkan contoh uji ke dalam oven. Untuk
pengujian KA daun suhu yang diguanakan sebesar ± 800 C sampai berat mencapai konstan.
d. Khusus untuk contoh uji kayu (batang, cabang dan ranting), contoh ujinya dikering tanurkan pada suhu 102 ± 30 C sampai sampel uji mencapai berat konstan.
e. Menimbang berat kering contoh setelah diuji menggunakan timbangan analitik. 3.3.3 Pengolahan Data
a. Perhitungan Kadar Air
Penentuan Kadar Air (KA) dilakukan dengan menggunakan rumus (Haygreen & Bowyer 1989) :
% KA = u100
BKc BKc BBc
Dimana :
% KA = persen kadar air (%) BBc = berat basah contoh (gram) BKc = berat kering contoh (gram)
b. Perhitungan Biomassa Bagian-Bagian Pohon Berdasarkan Data Kadar Air
Dari perolehan data Kadar Air (KA), penentuan biomassa dapat dilakukan dengan menggunakan rumus (Haygreen & Bowyer 1989) :
BK = ¿ ¾ ½ ¯ ® 100 % 1 KA BB Dimana : BK = berat kering (kg) BB = berat basah (kg) % KA = persen kadar air (%)
c. Perhitungan Nilai BEF (Biomass Expansion Factor)
Nilai BEF (Biomass Expansion Factor) dihitung dengan rumus (Brown 1997) :
BEF =
Bbtg Btotal
Dimana :
BBtotal : Biomassa total (kg)
BBbtg : Biomassa batang (kg)
Pendugaan biomassa secara tidak langsung dapat didekati dari nilai volumenya menggunakan nilai Biomass Expansion Factor. Adapun nilai volume sampel kayu yang diuji dihitung menurut dimensinya menggunkan rumus (Haygreen & Bowyer 1989) :
v = p x l x t Dimana : v = volume (cm3) p = panjang (cm) l = lebar (cm) t = tinggi (cm)
Penentuan besarnya volume batang utama dihitung menggunakan rumus Smallian : xL g g v l s 2 ) (
Dengan rumus luas bidang dasar adalah :
f t d g . .. 4 1 2 S Dimana : v = volume (m3)
gl = luas permukaan pangkal log (m2)
gs = luas permukaan ujung log (m2)
L = panjang log (m)
e. Perhitungan Kerapatan Kayu
Khusus untuk bagian batang, selain kadar air kerapatan kayu contoh uji kayu juga perlu diketahui untuk perhitungan biomassa bagian batang utama melalui pendekatan olume kayu. Perhitungan kerapatan kayu dilakukan dengan menggunakan rumus (Haygreen & Bowyer 1989) :
v m R
Menghitung biomassa dengan menggunakan data volume pohon : B = V x R
Dimana :
B = biomassa (kg)
R = kerapatan contoh uji (kg/m3) V = volume pohon (m3)
m = massa contoh uji kayu (kg) v = volume contoh uji (m3)
1. Penyusunan Persamaan Alometrik Penduga Biomassa
Biomassa di atas tanah sebuah pohon dalam penelitian ini dikelompokkan menjadi biomassa daun, biomassa ranting, biomassa cabang, dan biomassa batang utama+kulit. Untuk tujuan pendugaan biomassanya maka dilakukan penyusunan model penduga biomassa yang terdiri dari : model penduga biomassa daun, model penduga biomassa ranting, model penduga biomassa cabang, model penduga biomassa batang utama+kulit serta model penduga biomassa total sebuah pohon (Total Above Ground Biomass/TAGB). Model yang diujicobakan terdiri dari empat model dengan menggunakan satu dan dua peubah bebas dalam bentuk linear dan non linear. Peubah bebas yang digunakan yaitu : diameter, diameter dan tinggi total, diameter dan tinggi bebas cabang, diameter dan diameter kuadrat. Model umum tersebut yaitu :
1. Model dengan satu peubah bebas
a. B = aDb (Brown 1997 )
b. B = a + bD + cD2(Brownet al. 1989) 2. Model dengan dua peubah bebas
a. B = aDbHtotc (Ogawa et al. 1965)
b. B = a + bD2Htot (Brown et al. 1989)
Penyusunan model menggunakan analisis regresi dengan metode pendugaan koefisien regresi dengan menggunakan metode OLS (ordinary Least Squares) atau metode kuadrat terkecil. Metode ini merupakan metode untuk memilih garis regresi yang membuat jumlah kuadrat jarak vertikal dari titik y pengamatan ke garis regresi sekecil mungkin. Metode kuadrat terkecil ini dapat digunakan jika asumsi-asumsi regresi terpenuhi, yaitu tiap nilai variabel bebas independen terhadap variabel bebas lainnya., nilai sisaan bersifat acak serta distribusi normal dengan rata-rata nol dan variasinya konstan (Draper & Smith 1992).
2. Pemilihan Model Terbaik
Untuk memilih atau membandingkan persamaan regresi terbaik dari model-model hipotetik di atas (regresi linear) harus memperhatikan standar kriteria perbandingan model, yaitu: koefisien determinasi (R2), nilai sisaan/simpangan baku (s) dan nilai koefisien determinasi yang disesuaikan (R2 adjusted). Dari 3 kriteria di atas model yang terbaik adalah model yang memiliki R2 dan R2 adjusted terbesar. Model yang baik akan dapat digunakan jika memenuhi asumsi
kenormalan sisaan dan keaditifan model. Selain kriteria di atas, pertimbangan kepraktisan penggunaan model juga perlu diperhatikan.
a. Perhitungan Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi R2 adalah perbandingan antara jumlah kuadrat regresi (JKR) dengan jumlah kuadrat total yang terkoreksi dan biasanya R2 dinyatakan dalam persen (%). Nilai R2ini mencerminkan seberapa besar keragaman peubah tak bebas Y dapat dijelaskan oleh suatu peubah bebas X. nilai R2 berkisar antar 0% sampai 100%. Makin besar R2 akan makin besar total keragaman yang dapat diterangkan oleh regresinya (semakin tinggi keragaman peubah tak bebas Y dapat dijelaskan oleh peubah bebas X), berarti bahwa regresi yang diperoleh makin baik. Perhitungan besarnya nilai R2 dapat dilakukan dengan rumus (Walpole 1993) :
R2=
JKtotal JKregresi
dengan JK total terkoreksi untuk rataan Ӻ
Perhitungan nilai R2 adalah untuk melihat tingkat ketelitian dan keeratan hubungan antara peubah bebas dan tidak bebas.
b. Perhitungan Koefisien Determinasi Terkoreksi (R2adjusted)
Koefisien determinasi terkoreksi (Ra2) adalah koefisien determinasi yang telah dikoreksi oleh derajat bebas dari JKS dan JKTT nya. Perhitungan koefisien determinasi terkoreksi ini dapat dilakukan dengan rumus (Walpole 1993) :
Radj2= 1- % 100 1 u n JKTT p n JKS Dimana :
JKS = Jumlah Kuadrat Sisa
JKTT = Jumlah Kuadrat Total Terkoreksi (n-p) = dbs = derajat bebas sisaan (n-1) = dbt = derajat bebas total
Semakin tinggi R2 adjusted semakin tinggi pula keeratan hubungan antara peubah tak bebas Y dan peubah bebas X.
c. Perhitungan Simpangan Baku (s)
s =
n p
Y Ya i
¦
2 Dimana : s = simpangan bakuYa = nilai biomassa sesungguhnya
Yi = nilai biomassa dugaan
(n-p) = derajat bebas sisa.
Simpangan baku adalah ukuran besarnya penyimpangan nilai dugaan terhadap nilai sebenarnya. Semakin kecil nilai s semakin mendekati aktual atau nilai yang sebenarnya.
Selain kriteria nilai statistik, dilakukan juga uji validasi persamaan untuk menentukan persamaan alometrik yang terbaik. Kriteria yang diperhitungkan adalah nilai ketepatan dari suatu persamaan dalam menduga nilai yang sebenarnya. Semakin kecil nilai simpangan, maka penduga tersebut akan semakin tinggi ketepatannya. Semakin sempit sebaran simpangan maka akan semakin tinggi ketelitiannya dan semakin kecil kesalahan sistematiknya, maka penduga tersebut semakin tidak bias (Muhdin 1999).
d. Uji nilai t
Untuk menguji besar pengaruh penambahan peubah bebas secara statistik terhadap peningkatan ketelitian sebuah persamaan jika di dalam persamaan telah terdapat peubah X1dalam hal ini adalah diameter, digunakan uji nilai t. Untuk mendapatkan nilai t hitung dapat digunakan rumus (Walpole 1993) :
thitung = e x s b n s 1( E0) Hipotesis yang digunakan :
H0 : ȕ1 = 0 H1 : ȕ1 0
Apabila thitung > ttabel atau nilai p < 0,05 pada taraf nyata 5 % maka tolak H0 yang berarti penambahan peubah tinggi tidak signifikan terhadap peningkatan ketelitian persamaan. Artinya bahwa persamaan tersebut dapat menduga kurang lebih sama tepatnya dengan walaupun hanya menggunakan satu peubah bebas. e. Perhitungan ketepatan dugaan biomassa
Istilah ketepatan berkaitan dengan besarnya simpangan suatu nilai dugaan terhadap nilai yang sebenarnya. Ketepatan adalah kombinasi antara bias dan ketelitian di dalam menggambarkan jauh dekatnya nilai-nilai hasil pengamatan terhadap nilai yang sebenarnya. Untuk membandingkan ketepatan dugaan biomassa antar persamaan, rata-rata bias (error) absolut (MAEj) dari dugaan biomassa pada setiap persamaan dihitung dengan menggunakan rumus (Muhdin 1999) : MAEj =
¦
eij/nj ti i a ij e 8 8 Dimana :
MAEj = Mean Average Error (rata-rata bias absolut) persamaan ke-j (kg/pohon)
eij = simpangan biomassa pohon ke-i dan pada persamaan ke-j
Yai = biomassa aktual (kg)
Yti = biomassa dugaan (kg)
nj = jumlah data rumus ke-j
Bi = nilai biomassa pohon ke-i
Persamaan yang memiliki nilai MAE yang lebih kecil (jika dibandingkan dengan persamaan lain), menunjukkan bahwa dugaa biomassa dengan persamaan tersebut lebih tepat.
f. Perhitungan simpangan rata-rata (SR) dan simpangan agregat (SA)
Kriteria simpangan rata-rata (SR) dan simpangan agregat dalam penelitian ini tidak digunakan sebagai kriteria utama untuk menentukan persamaan penduga biomassa terbaik. Untuk pengujian validasi lebih diutamakan dengan melihat nilai MAE persamaan tersebut. Kriteria SA dan SR disertakan hanya sebagai pembanding untuk melihat nilai simpangan persamaan baik rata-ratanya maupun secara agregat. Persamaan yang baik sebaiknya mempunyai SA tidak lebih dari 1% dan nilai SR < 10% (Chapman dan Meyer 1949 diacu dalam Imanuddin dan Wahjono 2002). SR dan SA ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
SR =
>
@
N x B B Bai ti ti 100%¦
% 100 x B B B SA ti ai ti
¦
¦
¦
Dimana :BBai = biomassa aktual ke-i (kg)
BBti = biomassa dugaan ke-i (kg)
