• Tidak ada hasil yang ditemukan

Model pendugaan cadangan karbon pada kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) umur 5 tahun di perkebunan kelapa sawit PT. Putri Hijau, Kabupaten Langkat.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Model pendugaan cadangan karbon pada kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) umur 5 tahun di perkebunan kelapa sawit PT. Putri Hijau, Kabupaten Langkat."

Copied!
9
0
0

Teks penuh

(1)

3. 11.70 m 1.77 m 109 cm

Tabel 2. Petak contoh 2 No

Tanaman

Tinggi Total (Meter)

Tinggi Bebas Pelepah (Meter)

Diameter Batang (cm)

1. 10.10 m 1.20 m 100.63 cm

Tabel 3. Petak contoh 3

No Tanaman Tinggi Total (Meter)

Tinggi Bebas Pelepah (Meter)

Diameter Batang (cm)

(2)

No Bagian Tegakan Berat Basah (Kg) %Kadar Air Biomassa

No Bagian Tegakan Berat Basah (Kg) %Kadar Air Biomassa

1 Daun 48.3 177.284 17.418

2 Pelepah 273.7 153.231 108.083

3 Batang 421 261.298 116.524

TOTAL 743 592 242.025

PC

No Bagian Tegakan Berat Basah (Kg) %Kadar Air Biomassa

1 Daun 42 142.672 17.307

2 Pelepah 238 287.747 61.380

3 Batang 371 364.257 79.912

(3)

Lampiran 3. Output spss model alometrik terpilih penduga biomassa tanaman

sawit

A.

Korelasi biomassa tiap bagian tanaman kelapa sawit

Correlations

B.

R-Sq dan Standard Eror

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimat

e Durbin-Watson

1

.909a .826 .768 .14558413597906

7 .848

(4)

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression .605 2 .302 14.263 .005a

Residual .127 6 .021

Total .732 8

a. Predictors: (Constant), log TBC, log dbh

b. Dependent Variable: log bio

(5)

(b)

Gambar. (a) histogram penyebaran sampel (data) ; (b) scatterplot biomassa

Lampiran 4. Output spss model alometrik terpilih penduga massa karbon tanaman

sawit

A.

Korelasi massa karbon antara tiap bagian tanaman kelapa sawit

Correlations

log massa log dbh log TBC

Pearson Correlation log massa 1.000 -.376 .859

log dbh -.376 1.000 -.707

log TBC .859 -.707 1.000

Sig. (1-tailed) log massa . .159 .002

log dbh .159 . .017

(6)

B. Koefisien regresi

a. Dependent Variable: log massa

C. R-sq dan standar error

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .124a .015 -.125 76.81791 .799

a. Predictors: (Constant), dbh2

b. Dependent Variable: Massa Karbon (kg)

D. Tabel anova (F hitung dan signifikansi)

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 641.239 1 641.239 .109 .751a

Residual 41306.934 7 5900.991

Total 41948.173 8

a. Predictors: (Constant), dbh2

(7)

(a)

(b)

Gambar : (a) Histogram massa karbon ; (b) Normal P-P plot regresi

(8)

(a) (b)

(c) (d)

(9)

(e) (f)

(g)

Gambar

Tabel 2. Petak contoh 2
Gambar. (a) histogram penyebaran sampel (data) ; (b) scatterplot biomassa   Lampiran 4
Gambar : (a) Histogram massa karbon ; (b) Normal P-P plot regresi
Gambar : (a)(b) Proses penebangan tanaman kelapa sawit ; (c) hasil tebangan ; (d)pengukuran diameter batang
+2

Referensi

Dokumen terkait

Approved and ratified the Annual Report for the fiscal year ended on 31 December 2016 including within it the Report on the Company’s Activity, Supervision Report of the Board

International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVIII-5/W16, 2011 ISPRS Trento 2011 Workshop, 2-4 March 2011,

In the third step the predicted models from the Coarse Classification including the ratings and the new found edges from Image Based Verification are used together to do a

KNP mencerminkan bagian atas laba rugi dan aset neto dari Entitas Anak yang tidak dapat diatribusikan secara langsung maupun tidak langsung pada entitas induk, yang

To find more homogenous regions of the segmentation output, each band of the fused Kompsat-2 image is overlaid with the segments and some simple statistical

Berdasarkan persyaratan-persyaratan dalam perjanjian pinjaman, Perusahaan dan Entitas Anak debitur diharuskan untuk mempertahankan rasio- rasio keuangan tertentu dan

The method manipulates the redundancy inherent in line pair-relations to generate artificial 3D point entities and utilize those entities during the estimation process to improve

Membawa : Laptop, Kabel Roll, Modem dan Flasdisk Acara : Kualitas Data Sekolah. Demikian atas perhatian dan kehadirannya disampaikan