PENYUSUNAN DAN VALIDASI PERSAMAAN TABEL VOLUME LOKAL POHON MERANTI (Shorea spp.) DI AREAL PT. INTARACAWOOD MANUFACTURING, KALIMANTAN TIMUR.

Transkripsi

1 PENYUSUNAN DAN VALIDASI PERSAMAAN TABEL VOLUME LOKAL POHON MERANTI (Shorea spp.) DI AREAL PT. INTARACAWOOD MANUFACTURING, KALIMANTAN TIMUR. AMRI RIADY DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011

2 ii PENYUSUNAN DAN VALIDASI PERSAMAAN TABEL VOLUME LOKAL POHON MERANTI (Shorea spp.) DI AREAL PT. INTARACAWOOD MANUFACTURING, KALIMANTAN TIMUR. Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan pada Departemen Manajemen Hutan AMRI RIADY DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011

3 iii RINGKASAN AMRI RIADY. Penyusunan dan Validasi Persamaan Tabel Volume Lokal Pohon Meranti ( Shorea spp. ) di Areal PT. Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur. Dibimbing oleh BUDI KUNCAHYO. Berdasarkan peraturan pemerintah Nomor 6 Tahun 2007 yang berisi tentang tata hutan dan penyusunan rencana pengelolaan hutan, serta pemanfaatan hutan, para pemegang Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu dalam Hutan Alam (IUPHHK-HA) diwajibkan menyusun rencana kerja usaha pemanfaatan hasil hutan kayu sepuluh tahunan yang disusun berdasarkan inventarisasi berkala sepuluh tahunan atau yang lebih dikenal dengan Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala (IHMB). Dalam kegiatan IHMB, penentuan volume pohon atau tegakan secara langsung kadang-kadang sulit dan tidak praktis dilakukan di lapangan. Oleh karena itu diperlukan ketersediaan alat bantu dalam inventarisasi untuk mempercepat kegiatan dan memperkecil kesalahan yang terjadi pada pengukuran di lapangan yang dikenal dengan tabel volume pohon. Pembuatan tabel volume merupakan salah satu dari bentuk penyederhanaan dalam kegiatan inventarisasi hutan dengan tetap mempertahankan ketelitian yang dapat dipertanggungjawabkan. Tujuan utama dari penelitian adalah untuk penyusunan tabel volume pada areal Intracawood Manufacturing, serta menguji performansi penggunaan rumus Newton dan Smalian dalam menduga volume aktual pohon pada jenis meranti. Pemilihan pohon contoh dilakukan menggunakan teknik purposive sampling, dengan melakukan pengukuran terhadap diameter setinggi dada (dbh), tinggi bebas cabang, dan pengukuran diameter seksi-seksi batang. Volume seksi batang dihitung menggunakan rumus Smalian dan Newton. Berdasarkan hasil analisis data dalam penentuan model terbaik pada tahap penyusunan model dan validasi, maka model yang terpilih untuk penyusunan tabel volume pohon jenis meranti adalah sebagai berikut V = D 2.34 ( Model Berkhout ). Selanjutnya dari hasil persamaan terbaik penyusunan dan validasi tabel volume pada areal Intracawood Maunfacturing, dilakukan perbandingan performansi antara rumus Newton dengan Smalian dalam menduga volume log jenis meranti dari segi ketelitian, bias, dan ketepatan. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa rumus Newton memiliki performansi lebih baik apabila dibandingkan dengan Smalian, hal ini dikarenakan pada rumus Newton data yang digunakan untuk menentukan volume aktual menggunakan tiga data diameter, sedangkan pada Smalian hanya menggunakan dua data diameter. Kata kunci = Meranti, Volume Kayu, Validasi, Model, Tabel Volume

4 iv SUMMARY AMRI RIADY. Arrangement and Validation of Local Tree Volume Table Equation of Meranti Type (Shorea spp.) In the area of Intracawood Manufacturing Company, East Kalimantan. Supervised by BUDI KUNCAHYO. Based on the government regulation No. 6 of 2007, which is discussing about forest governance and forest management planning along with forest utilization, the License Holders Wood Forest Product Utilization of Natural Forest (IUPHHK-HA) are required to prepare a work plan for utilization of timber forest products for ten years (Articles 73 and 75 ) based on ten years or periodic inventory or known as the Comprehensive Periodic Forest Inventory (IHMB). In IHMB activities, determining the tree s volume or stand directly is quite difficult and unworkable in the field. Therefore, it is required the availability of tools in inventory to accelerate the activities and minimize errors that occur in field measurements, which known as tree volume tables. The table volume is one of the forms of simplification in the forest inventory activities by maintaining the accuracy that can be accounted. The purpose of this study is to reveal arrangement of the volume table in the area Intracawood Manufacturing, along with test performance using Newton's and Smalian formulas to assume actual volume of trees on timber. The sample s selection of trees are conducted to use purposive sampling technique, by measuring the diameter at breast height (dbh), height free of branches, and measuring the diameter of stem sections. Stem section volume was calculated using the Smalian and Newton formulas. Based on the data analysis in determining the best model at the stage of model s planning and validation, the chosen model for arranging of meranti species tree volume table is follows V = D 2.34 (Berkhout s Model). Furthermore, from the best equation for arranging and volume tables validation in the area Intracawood Maunfacturing, it is conducted performance assessment between Newton's and Smalian formulas in terms of correctness, bias, and accuracy. The assessment showed that the Newton s formula has a better performance compared with Smalian, because the Newton s formula used to determine the actual volume using three data diameter, in the other hand Smalian only using two data diameter. Keywords : Meranti, Wood Volume, Validation, Model, Volume Table

5 v PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi Penyusunan dan Validasi Persamaan Tabel Volume Lokal Pohon Meranti ( Shorea spp. ) Di Areal PT. Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur, adalah benar-benar hasil karya saya sendiri dengan bimbingan dosen pembimbing dan belum pernah digunakan sebagai karya ilmiah pada perguruan tinggi atau lembaga mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Bogor, Februari 2011 Amri Riady NRP E

6 vi Judul Skripsi : Penyusunan dan Validasi Persamaan Tabel Volume Lokal Pohon Meranti (Shorea spp.) di Areal PT. Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur. Nama : Amri Riady NRP : E Menyetujui Dosen Pembimbing (Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS) NIP Mengetahui, Ketua Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor (Dr. Ir. Didik Suhardjito, MS) NIP Tanggal Lulus :

7 vii RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 13 Oktober 1987 sebagai anak ketiga dari tiga bersaudara pasangan Bapak Supriady dan Ibu Nur aini. Pada tahun 2005 penulis lulus dari Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) 21 Jakarta dan pada tahun yang sama lulus seleksi masuk IPB melalui jalur SPMB dan menempuh Pendidikan Tingkat Bersama (TPB) selama satu tahun (2005/2006) sebelum akhirnya diterima di Program Studi Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan IPB pada tahun ajaran 2006/2007. Selama masa perkuliahan, penulis aktif dalam organisasi kemahasiswaan yaitu sebagai staf dan anggota FMSC dan DKM Ibadurrahaman. Penulis telah mengikuti Praktek Pengenalan Ekosistem Hutan (P2EH) pada tahun 2007 di Indramayu-Linggarjati, Praktek pengelolaan Hutan (P2H) pada tahun 2008 di Gunung Walat Sukabumi dan di KPH Cianjur Perum Perhutani Unit III Jawa Barat dan Banten serta Praktek Kerja lapang (PKL) tahun 2009 di IUPHHK-HA Intracawood Manufacturing, Tarakan Kalimantan Timur. Untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan IPB penulis menyelesaikan skripsi dengan Penyusunan dan Validasi Persamaan Tabel Volume Pohon Lokal Pohon Meranti (Shorea spp.) di Areal PT. Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur dibawah bimbingan Dr. Ir. Budi Kuncahyo, MS.

8 viii KATA PENGANTAR Penulis panjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT atas segala limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Skripsi yang berjudul Penyusunan dan Validasi Persamaan Tabel Volume Lokal Pohon Meranti ( Shorea spp. ) Di Areal PT. Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan pada Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Penelitian bertujuan untuk membantu menduga volume pohon jenis meranti. Tabel volume yang dihasilkan menunjukkan bahwa model Berkhout memiliki performansi lebih baik dalam menduga volume di areal Intracawood Manufacturing. Dalam penyusunan skripsi ini banyak pihak yang telah membantu baik secara moral maupun materiil. Penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Dr.Ir. Budi Kuncahyo, MS, selaku dosen pembimbing atas nasehat dan bimbingan yang telah diberikan. 2. Bapak dan ibu penulis Supriady dan Nur aini serta kakak tercinta Hamdi Riady dan Yasir Riady yang tanpa lelah selalu memberikan dukungan, doa dan kasih sayangnya. 3. Bapak Haris selaku manager camp, Bapak Dwi selaku superintendent pemanenan, Bapak Suryono selaku superintendent perencanaan, Ferry dan Heru serta pegawai IUPHHK Intracawood Manufacturing lainnya atas bantuannya selama pengambilan dan pengumpulan data penelitian. 4. Teman-teman pondok Assalam (Reky, Abi, Charles, Andi, Adi, Panji, Fathu, Elbi, Rufi) terima kasih atas kebersamaan dan bantuan yang telah diberikan selama ini. 5. Keluarga Besar MNH 42 terima kasih atas kebersamaan dan kekompakan selama ini. Bogor, Februari 2011 Penulis

9 ix DAFTAR ISI Halaman RINGKASAN... iii SUMMARY...iv PERNYATAAN... v RIWAYAT HIDUP... vii KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI...ix DAFTAR TABEL...xi DAFTAR GAMBAR... xii PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian... 2 TINJAUAN PUSTAKA Deskripsi Singkat Jenis Meranti Volume Pohon Model Persamaan Penduga Volume Pohon Validasi dan Pemeliharaan Model Tinjauan Hasil Penelitian Terdahulu... 9 METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian Bahan dan Alat Pengumpulan Data Perhitungan Volume Pohon Contoh Analisis Hubungan Antara Tinggi Pohon Dengan Diameter Pohon Pengujian Koefisien Korelasi Antara Tinggi Dengan Diameter Pohon Scatter Diagram dan Penentuan Model Penyusunan Tabel Volume Penyusunan Tabel Volume Menghitung Koefisien Regresi dan Koefisien Korelasi Analisis Keragaman... 18

10 x 3.11 Validasi Model Simpangan agregat (SA) Simpangan rata-rata (SR) Root Mean Square Error (RMSE) Nilai simpangan (s) Bias Uji beda rata-rata Khi-kuadrat (Chi-square test) Pemilihan Model Terbaik KEADAAN UMUM LOKASI Letak Luas dan Topografi Iklim Tanah HASIL DAN PEMBAHASAN Pengelompokkan data Penyusunan model persamaan regresi Validasi model Peringkat gabungan penyusunan dan validasi model Perbandingan performansi antara rumus Newton dengan Smalian KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA... 37

11 xi DAFTAR TABEL No. Halaman 1. Hasil Analisis Regresi Klasifikasi lereng dan jumlah luas areal Intracawood Jenis Tanah di Areal kerja Intracawood Pembagian pohon contoh berdasarkan kelas diameter Pembagian pohon contoh berdasarkan kelas tinggi Hasil perhitungan dengan menggunakan minitab Hasil analisis simpangan baku Penentuan peringkat pada tahap penyusunan model Hasil pengujian nilai SA dan SR Hasil pengujian nilai RMSE, e, dan chi-kuadrat Penentuan peringkat pada tahap validasi model Penentuan peringkat gabungan Perbandingan performansi antara rumus Newton dengan Smalian... 34

12 xii DAFTAR GAMBAR No. Halaman 1. Scatterplot diagram hubungan volume dengan diameter Lokasi Penelitian Hasil scatter diagram volume dengan diameter... 29

13 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan peraturan pemerintah Nomor 6 Tahun 2007 yang berisi tentang tata hutan dan penyusunan rencana pengelolaan hutan, serta pemanfaatan hutan, pemegang Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu dalam Hutan Alam (IUPHHK-HA) diwajibkan menyusun rencana kerja usaha pemanfaatan hasil hutan kayu sepuluh tahunan (Pasal 73 dan 75) yang disusun berdasarkan inventarisasi berkala sepuluh tahunan atau yang lebih dikenal dengan Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala (IHMB). Penentuan volume pohon atau tegakan secara langsung dengan menggunakan rumus dalam kegiatan IHMB dirasa kurang praktis dan dapat menyebabkan kesalahan dalam menaksir volume, hal ini selain dikarenakan perbedaan bentuk fisik batang mempengaruhi angka bentuk yang dipakai, pengukuran tinggi yang dilakukan di lapangan pada prakteknya memerlukan waktu yang lebih lama dan pengukuran tinggi pohon memberikan kemungkinan kesalahan pengukuran yang lebih tinggi sehingga akan menyebabkan kesalahan dalam menaksir volume (over/under). Oleh karena itu diperlukan ketersediaan alat bantu dalam inventarisasi untuk mempercepat kegiatan dan memperkecil kesalahan yang terjadi pada pengukuran di lapangan yang dikenal dengan tabel volume pohon. Pembuatan tabel volume merupakan salah satu dari bentuk penyederhanaan dalam kegiatan inventarisasi hutan dengan tetap mempertahankan ketelitian yang dapat dipertanggungjawabkan. Dengan pendugaan volume menggunakan tabel volume, perhitungan yang dilakukan per-seksi membuat volume yang dihasilkan memiliki ketelitian yang tinggi, dengan bias rendah yang merupakan hal pokok dan prasyarat untuk penaksiran volume tegakan. Oleh karena itu dalam kegiatan pendugaan volume perlu menggunakan sifat hubungan umum, yaitu hubungan antara volume, diameter setinggi dada dari pohon contoh yang dikenal dengan tabel

14 2 volume. Tabel volume dibuat berdasarkan persamaan terbaik yang diperoleh dari tahap penyusunan model, dan diharapkan juga memberikan nilai dugaan terbaik saat digunakan di lapangan. 1.2 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian adalah : 1. Untuk menduga persamaan tabel volume pohon kelompok jenis Meranti yang terdapat pada perusahaan PT Intraca Wood Manufacturing. 2. Mendapatkan gambaran tentang performansi model penduga volume, ditinjau dari bias, ketelitian, dan ketepatan. 3. Menguji performansi antara rumus Newton dengan Smalian dalam menduga volume log jenis Meranti. 1.3 Manfaat Penelitian Memberikan dan memudahkan informasi untuk menduga volume pohon Meranti di PT. Intraca Wood Manufacturing Kalimantan Timur.

15 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Deskripsi Singkat Jenis Meranti Genus Shorea spp (Meranti) merupakan salah satu dari famili Dipterocarpaceae, yang meliputi sekitar 100 species terdiri empat kelompok, yaitu : meranti merah, putih, kuning, dan meranti balau. Diantara kelompok tersebut meranti merah merupakan kelompok yang terpenting baik dari perolehan devisa maupun dari segi dominasi di hutan-hutan hujan dataran rendah. Meranti merah mempunyai spesies terbanyak, 46 jenis diantara sekitar 100 spesies meranti yang terdapat di Indonesia. Meranti putih terdiri dari 15 spesies, Meranti kuning 16 spesies, dan Meranti Balau sebanyak 16 jenis (Putro 1993) Sifat sifat botani Ciri-ciri umum Shorea adalah : pohon-pohon besar bergetah damar, daun bertepi rata, dan berdaun penumpu. Bunga-bunga tersusun sebagai malai atau tandan, tumbuh pada ujung ranting, atau pada ketiak daun, tiap daun berpenumpu dua helai. Benangsari 15 atau lebih. bakal buah bersel tiga dengan masing-masing berisi 2 bakal biji. Kelopak berisi lekuk atau teriris lima, yang tiga lekuk tumbuh memanjang menjadi sayap, yang dua lainnya kecil, pangkal kelopak membungkus buah. Buah berbentuk bulat telur hingga hampir membulat, berukuran beberapa milimiter hingga panjangnya 6 cm, berbiji satu ( Departemen Kehutanan 1983) Penyebaran dan tempat tumbuh Menurut Al-Rasyid et al. (1991), di Indonesia jenis-jenis Shorea mempunyai jumlah jenis yang sangat banyak terdapat sekitar 114 jenis. Daerah Penyebarannya di Indonesia meliputi Sumatra, Kalimantan, Jawa, Maluku, dan Sulawesi. Sebagian besar jenis meranti terdapat pada daerah beriklim basah dan kelembaban tinggi, di bawah ketinggian tempat 800 m dpl, tipe hujan A dan B menurut Schmidt dan Ferguson (curah hujan di atas 2000 mm per tahun

16 4 dengan musim kemarau yang pendek). Jenis-jenis shorea menghendaki tanah kering yang bereaksi asam, bersolum dalam dan banyak mengandung liat. Jenis tanah tempat tumbuh shorea adalah podsolik merah kuning, podsolik kuning, dan latosol ( Al-Rasyid et al. 1991). Pada umumnya jenis-jenis Shorea menduduki lapisan tajuk teratas (stratum A), tetapi adapula yang menduduki lapisan tajuk kedua (stratum B), misalnya Shorea teysmannia dan Shorea pinanga ( Departemen Kehutanan 1983). Kebanyak jenis-jenis pohon Shorea merupakan pohon-pohon setengah toleran (teduh) dan beberapa toleran. Jenis-jenis yang termasuk setengah toleran Shorea singkawang, Shorea teysmannia, dan Shorea pinanga (Al-Rasjid et al. 1991). 2.2 Volume Pohon Volume merupakan besaran tiga dimensi dari suatu benda yang dinyatakan dalam satuan kubik. Besaran ini diturunkan dari setiap besaran panjang. Dengan demikian bila panjang-panjang tersebut, yaitu tinggi, lebar, dan ketebalan diketahui maka volume dapat ditentukan (Sabri 1995) Menurut Husch (1963), penentuan volume suatu benda dapat dilakukan dengan beberapa cara, antara lain : 1. Cara langsung, yaitu berdasarkan prinsip perpindahan cairan. Alat yang digunakan disebut Xylometer. Penentuan volume dengan cara ini dilakukan terhadap benda-benda yang bentuknya tidak beraturan. 2. Cara analitik, yaitu penentuan volume dilakukan dengan menggunakan rumus-rumus volume. Cara ini dilakukan terhadap benda-benda yang bentuknya beraturan, seperti segi banyak, prisma, piramida, prismoid, dan benda-benda seperti kerucut, silinder, paraboloid, dan neiloid. 3. Cara grafik, yaitu cara ini dilakukan untuk penentuan volume berbagai benda putar tanpa memandang ciri-ciri permukaannya.

17 5 Dari sekian banyak kemungkinan yang dapat dilakukan bagi penyempurnaan penentuan volume kayu di hutan tropika basah maka diantaranya adalah penentuan volume berdasarkan dolok (sortimen kayu). Dengan cara ini volume batang pohon sama dengan jumlah volume semua dolok yang dapat dihasilkan dari batang pohon yang bersangkutan (Sabri 1995). Untuk menentukan volume dolok (sortimen kayu) sebagai bagian dari volume kayu/pohon, telah dikembangkan rumus-rumus matematik (Spurr 1952; Loetsch et al. 1973) sebagai berikut : Rumus Smallian : V = 0.5 x (B + b) x L Rumus Huber : V = B 1/2 x L Rumus Newton : V = {B + (B 1/2 x 4) + b} x L x 1/6 Dimana : V = Volume dolok (logs) atau batang pohon dalam m 3 B = Luas bidang dasar pangkal batang dalam m 2 b = Luas bidang dasar ujung batang pohon dalam m 2 B 1/2 = Luas bidang dasar bagian tengah batang pohon dalam m 2 D = Diameter pangkal batang pohon dalam meter d = Diameter ujung batang pohon dalam meter L = Panjang batang pohon Penentuan volume dolok (sortimen kayu) dengan menggunakan rumus-rumus diatas, jika makin pendek panjang batang (L) akan menghasilkan volume yang lebih tepat, karena rumus-rumus diatas merupakan perhitungan volume yang mendasarkan kepada bentuk benda teratur, yaitu bentuk silinder, sedangkan bentuk pohon pada umumnya tidak teratur dan lebih kearah bentuk neiloid. Berdasarkan volume sortimensortimen kayu yang diukur, maka volume pohon dapat diketahui, yaitu merupakan penjumlahan volume sortimen-sortimen dari pohon yang bersangkutan.

18 6 Dalam kaitannya dengan pengusahaan hutan, volume pohon tanpa kulit adalah volume yang diutamakan karena menyangkut nilai ekonomis kayu yang dihasilkan. Volume ini biasa disebut volume komersial atau volume perdagangan (Loetsch et al. 1967). Pendugaan volume komersial untuk beberapa jenis pohon dalam tegakan hutan biasanya dilakukan dengan menggunakan tabel volume (Sabri 1995). Menurut Bustomi et al. 1998, untuk penyusunan tabel volume diperlukan jumlah pohon contoh yang dikumpulkan dari 1 lokasi penelitian minimal 50 pohon serta memperhatikan pula jumlah kelas lebar diameter. Tabel-tabel volume dapat dikelompokkan sebagai tabel lokal, standar, dan tabel kelas bentuk. Suatu tabel volume lokal menyajikan volume menurut dimensi pohon diameter setinggi dada. Tabel ini tidak memerlukan pengukuran tinggi pohon meskipun pada penyusunan aslinya tetap dihitung, tetapi dihilangkan didalam bentuk akhirnya. Istilah lokal digunakan karena tabel-tabel tipe ini hendaknya hanya dipergunakan untuk wilayah terbatas yang merupakan asal hubungan tinggi diameter yang dimanfaatkan ke dalam tabelnya (Husch 1987). Tabel standar didasarkan pada pengukuran diameter setinggi dada dan tinggi pohon. Tinggi dapat berupa tinggi pohon total atau tinggi kayu pertukangan. Tabel tabel standar dapat disusun untuk individu jenis maupun kelompok jenis dari berbagai wilayah geografis. Lebih khususnya, penerapan suatu tabel volume tergantung tidak hanya terutama pada jenis maupun tempat, tetapi juga pada kesamaan karakteristik-karakteristik tinggi, diameter dan bentuk. Suatu tabel volume dapat dipakai untuk jenis atau tempat yang pohon-pohonnya mempunyai bentuk yang sama (Husch 1987). 2.3 Model Persamaan Penduga Volume Pohon Bentuk hubungan antara volume dengan peubah penentunya dibuat dalam bentuk hubungan linear, yaitu dengan cara menganalisa hubungan tersebut dengan menggunakan analisa regresi linier, baik regresi linier sederhana maupun regresi berganda, dimana faktor angka bentuk sudah

19 7 termasuk dalam penyusunan persamaan tersebut, sehingga tidak ada penggunaan angka bentuk tunggal untuk berbagai bentuk pohon (Bustomi et al. 1998). Beberapa persamaan hubungan antara volume pohon dengan peubahpeubah penentunya yang digunakan dalam penyusunan tabel volume pohon antara lain (Loetsch et al. 1973) : Peubah bebas hanya diameter pohon : v = b 0 + b 1 d 2 (Kopezky-Gehrhardt) v = b 1 d + b 2 d 2 (Dissescu-Meyer) v = b 0 + b 1 d + b 2 d 2 (Hohenadl-Krenn) v = b 0 d b1 (Berkhout) Log v = b 0 + b 1 log d (Husch 1963) Peubah bebas diameter dan tinggi pohon : v = b 1 d 2 h (Spurr 1952) v = b 0 + b 1 d 2 h (Spurr 1952) v = d 2 (b 0 +b 1 h) (Ogaya) v = b 0 + b 1 d 2 + b 2 d 2 h + b 3 h (Stoate) v = b 1 d 2 + b 2 d 2 h + b 3 dh 2 + b 4 h 2 (Naslund) Log v = b 0 + b 1 log d + b 2 log h (Schumacher-Hall) Peubah bebas diameter pohon, tinggi total, tinggi bebas cabang tebal kulit : v = b 1 d 2 + b 2 d 2 h + b 3 dh 2 + b 4 d 2 h c + b 5 dhb (Naslund) v = b 1 d 2 + b 2 d 2 h + b 3 dh 2 + b 4 h 2 + b 5 dhb (Naslund) dimana : v = volume pohon dalam m 3 d = diameter pohon setinggi dada dalam cm h = tinggi pohon total dalam m h c = tinggi sampai bebas cabang dalam m B = dua kali tebal kulit dalam mm Persamaan-persamaan tersebut diatas dalam penyelesaiannya dianalisa dengan analisis regresi menggunakan metode kuadrat terkecil (least square methods) dan analisis ragam (analysis of variance). Dari persamaan-

20 8 persamaan tersebut diatas, untuk tujuan penyusunan tabel volume dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori sebagai berikut : 1. Untuk penyusunan Tabel Volume Pohon Lokal (Tarif Volume), yaitu volume pohon didasarkan pada satu peubah bebas, yaitu diameter setinggi dada, dengan persamaan yang umum digunakan adalah : v = b 0 + b 1 d 2 (Kopezky-Gehrhardt) v = b 0 d b1 (Berkhout) Log v = b 0 + b 1 log d (Husch 1963) 2. Untuk penyusunan Tabel Volume Pohon Standar, yaitu volume pohon didasarkan pada peubah diameter pohon setinggi dada dengan tinggi pohon, baik tinggi pohon total maupun tinggi pohon sampai cabang pertama (sampai pangkal tajuk), dengan persamaan yang umum digunakan adalah : v = b 1 d 2 h (Spurr 1952) v = b 0 + b 1 d 2 h (Spurr 1952) Log v = b 0 + b 1 log d + b 2 log h (Schumacher-Hall) 3. Penyusunan Tabel Volume Pohon dengan peubah bebas yang banyak dan kombinasi-kombinasinya, baik diameter pohon, tinggi pohon total, tinggi pohon pangkal tajuk, tebal kulit dan peubah-peubah lain yang memungkinkan, untuk tujuan penelitian ataupun tujuan lainnya. 2.4 Validasi dan Pemeliharaan Model Menurut Draper (1992), setelah suatu persamaan memenuhi sasaran yang ditetapkan pada tahap penyusunan model dan diterima sebagai suatu model peramalan yang bermanfaat, akan sangat baik kalau kita menetapkan prosedur untuk validasi dan pemeliharaannya. Dalam memeriksa kestabilan parameter validasi, kita dapat membedakannya menjadi dua jenis data yang digunakan, yaitu : 1. Data Cross-Sectional, merupakan data yang dianggap sebagai informasi yang dikumpulkan pada satu titik yang sama. Gagasan

21 9 pokoknya adalah pertama-tama membagi seluruh himpunan data ke dalam beberapa himpunan bagian menurut kriteria tertentu, kemudian menggunakan sebagian data untuk membangun model peramalan dan menggunakan sebagian data yang lain untuk memvalidasi model tersebut untuk melihat seberapa baik ramalan model tersebut. 2. Data Longitudinal, merupakan model yang dibangun dengan menggunakan pengamatan yang diambil sepanjang bentangan waktu yang panjang, kita dapat menguji kestabilan koefisen regresi dengan menerapkan model yang sama tapi pada bentangan waktu yang lebih pendek dan memeriksa koefisien yang diperoleh. Validasi sangat berguna dan merupakan keharusan bagi prosedur regresi. Kadang-kadang informasi yang diperoleh dari hasil validasi dapat mengakibatkan ditinjaunya kembali seluruh permasalahannya (Draper, Smith 1992). 2.5 Tinjauan Hasil Penelitian Terdahulu Rivan (2009) melakukan penelitian tentang penyusunan tabel volume meranti di PT. Ratah Timber Kalimantan Timur. Jumlah data yang dikumpulkan sebanyak 200 pohon contoh dan dibagi kedalam dua kelompok data, yaitu penyusunan model dan validasi. Kemudian diikuti dengan Fatah Noor (2009) dengan judul penyusunan tabel volume pada areal IUPHHK PT. Trisetia Intiga Kalimantan Tengah dengan jumlah data penelitian sebanyak 130. Dari kedua penelitian di atas dalam penentuan volume aktual menggunakan rumus Smallian.

22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di hutan alam yang berada di IUPHHK-HA Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur. Penelitian dilaksanakan mulai dari bulan Oktober 2009 ketika kegiatan IHMB berlangsung. 3.2 Bahan dan Alat Alat yang digunakan dalam penelitian adalah peta lokasi penelitian, tally sheet, pita ukur, dan alat tulis. Untuk perhitungan dan pengolahan data digunakan kalkulator dan komputer dengan program Microsoft Excel, Microsoft Word dan Minitab Bahan yang digunakan pada penelitian adalah tegakan hutan alam dari kelompok jenis Shorea yang berada pada areal IUPHHK Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur. 3.3 Pengumpulan Data Penyusunan Tabel Volume Pohon didasarkan pada data pohon contoh, pohon model yang dijadikan data pohon contoh dipilih secara purposive dengan ketentuan tersebar pada setiap kelas diameter, dan kelas tinggi pohon. Pohon contoh adalah pohon yang pertumbuhannya baik serta sehat. Pengambilan pohon contoh di lapangan dilaksanakan bersamaan dengan kegiatan Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala (IHMB) IUPHHK Intracawood Manufacturing, Kalimantan Timur. Data yang digunakan untuk melakukan pemodelan berbeda dengan set data yang dipakai untuk uji validasi model. Proses pemilahan keseluruhan pohon contoh terdiri dari 2/3 untuk proses pemodelan dan 1/3 untuk proses uji validasi.

23 Perhitungan Volume Pohon Contoh Volume dolok (sortimen kayu) sebagai bagian dari volume kayu/pohon ditentukan dengan rumus-rumus matematik yang telah dikembangkan (Spurs 1952, Loetsch et al. 1973) sebagai berikut : Rumus Smallian : V = 0.5 x (B + b) x L Rumus Newton : V = {B + (B 1/2 x 4) + b} x L x 1/6 Dimana : V = Volume dolok (sortimen kayu) atau batang pohon dalam m 3 B = Luas bidang dasar pangkal batang dalam m 2 b = Luas bidang dasar ujung batang pohon dalam m 2 B 1/2 = Luas bidang dasar bagian tengah batang pohon dalam m 2 D = Diameter pangkal batang pohon dalam meter d = Diameter ujung batang pohon dalam meter L = Panjang batang pohon 3.5 Analisis Hubungan Antara Tinggi Pohon Dengan Diameter Pohon Hipotesis dalam penyusunan tabel volume pohon lokal adalah terdapatnya hubungan yang erat antara tinggi pohon dengan diameter pohon dan keragaman tinggi pohon pada diameter yang sama rendah. Karena keragaman tingginya yang rendah maka pada suatu tempat tumbuh yang sama, dengan jenis pohon yang tumbuh adalah sama, serta diberikan perlakuan yang sama dalam jangka waktu yang sama, maka akan menghasilkan pertumbuhan yang sama pula. Hubungan ini dapat dilihat dari korelasi antara kedua peubah tersebut, yang ditunjukkan oleh besarnya koefisien korelasinya. Apabila antara tinggi pohon dengan diameter pohon terdapat korelasi yang erat, maka untuk menduga volume pohon dapat hanya menggunakan peubah diameter atau tinggi pohon saja, namun jika hubungan antara tinggi dan diameter tidak terdapat hubungan yang kuat perlu dibuat tabel volume standar, yaitu tabel volume yang disusun berdasarkan pada diameter dan tinggi pohon

24 12 (Sutarahardja 2008). Koefisien korelasi ( r ) antara tinggi pohon dengan diameter pohon dapat dihitung dengan rumius : JHK xy r...(1) JK x. JK y Dalam hal ini, JKx, JKy dan JHKxy dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : JKx = JKy = JHKxy = Dimana : r JK X JKy n ( x 2 n i ) x 2 i 1 i i1 n n ( y 2 n i ) y 2 i 1 i i1 n n x i y i i1... (2)... (3) n n x i y i i1 i1 n = Koefisien korelasi contoh...(4) = Jumlah kuadrat peubah X (misal : diameter pohon) = Jumlah kuadrat peubah Y (misal : tinggi pohon) JHKxy = Jumlah hasil kali antara peubah X dengan peubah Y Nilai koefisien korelasi ( r ) merupakan penduga tak bias dari koefisien korelasi populasi ( ρ ). Besarnya nilai koefisien korelasi adalah antara - 1 r + 1 dimana jika nilai r mendekati 1 atau + 1, maka hubungan antara kedua peubah itu kuat, artinya terdapat korelasi yang tinggi antara keduanya (Walpole 1993).

25 Pengujian Koefisien Korelasi Antara Tinggi Dengan Diameter Pohon Pengujian dilakukan dengan analisis perhitungan koefisien korelasi dari kedua peubah tersebut ( r ) sebagai penduga koefisien korelasi populasinya, yaitu ( ρ ). Apabila r = 0 maka besar kemungkinannya untuk menyimpulkan ρ = 0 dan apabila nilai r mendekati + 1 atau 1, hal tersebut mencirikan bahwa 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 kedalam Z -Fisher. Dalam penyusunan tabel volume lokal, Fakultas Kehutanan IPB (1985) dan 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, dimana jika ρ 0,701 artinya ρ 2 adalah 50 %.. Hubungan yang kuat dengan ρ 2 50 % tersebut berarti akan menjamin bahwa sekurang-kurangnya 50 % keragaman volume pohon yang disebabkan oleh keragaman tinggi pohon dapat dicakup oleh pengaruh keragaman diameter pohon. Tahap pengujian koefisien korelasi bersyarat dengan menggunakan transformasi Z -Fisher tersebut adalah dengan prosedur sebagai berikut : a. Menentukan hipotesis pengujian koefisien korelasi, yaitu : H 0 : ρ = 0,701 H 1 : ρ 0,701 b. Menghitung nilai transformasi Z -Fisher dari nilai koefisien korelasi populasi ( ρ ) dan koefisien korelasi contoh ( r ) : Zρ = 0,5 ln{( 1 + ρ )/( 1 ρ )}... (5) dan Zr = 0,5 ln{( 1 + r )/( 1 r )}... (6) c. Menentukan pendekatan simpangan baku dari hasil transformasi Z -Fisher, yaitu : σ Zr = 1/ (n-3)... (7)

26 14 d. Kriterium uji dalam pengujian transformasi Z -Fisher adalah : Z -hitung = (Zr Zρ)/ σ Zr...(8) Dimana : Z = Sebaran normal Z σ Zr = Pendekatan simpangan baku transformasi Z -Fisher e. Kaidah keputusannya adalah sebagai berikut : Jika Z -hitung Z -tabel pada tingkat nyata tertentu (misalnya pada taraf nyata 5 %), maka H 0 diterima artinya hubungan antara tinggi pohon dengan diameter pohon kurang erat dalam batas yang telah disyaratkan tersebut diatas. Jika Z -hitung Z -tabel pada tingkat nyata tertentu, maka H 0 ditolak artinya bahwa hubungan antara tinggi pohon dengan diameter pohon adalah erat. Bila keputusan H 0 diterima, maka tabel volume yang disusun untuk tegakan hutan yang diukur harus menyertakan peubah lain selain peubah diameter pohon, misalnya antara lain mengikut sertakan tinggi pohon dan atau peubah lainnya, jadi tabel volume yang disusun adalah tabel volume standar. Sedang apabila H 0 ditolak dalam pengujian tersebut artinya hubungan antara diameter pohon dengan tinggi pohon cukup erat, artinya koefisien korelasi yang dihasilkan dari pohon-pohon contoh memenuhi syarat sekurangkurangnya sama dengan koefisien korelasi yang telah ditetapkan, maka dalam tegakan hutan yang diukur dapat dibuat tabel volume pohon lokal (tarif volume), yaitu tabel volume dengan kunci pembacanya cukup dengan menggunakan satu peubah, yaitu diameter pohon. 3.7 Scatter Diagram dan Penentuan Model Penyusunan Tabel Volume Scatter diagram dapat digunakan untuk membantu dalam pemilihan model. Dari tebaran data tersebut akan dapat dilihat bentuk penampilan penyebaran datanya, apakah mengikuti pola linier ataukah nonlinier, sehingga dapat membantu dalam pemilihan model pendekatannya. Salah satu contoh gambar scatterplot diagram persebaran kelas diameter dengan volume pohon yang akan dijadikan model persamaan regresi dalam penyusunan tabel volume pohon.

27 15 12 V o l u m e (m 3) Diameter (cm) Gambar 1 Scatterplot diagram hubungan volume dengan diameter Selain untuk membantu dalam pemilihan model, pembuatan scatter diagram dapat digunakan untuk memeriksa data apabila terdapat kemungkinan adanya pengamatan yang bisa jadi merupakan pencilan. Indikasi kemungkinan data pencilan, secara visual dapat dilihat dari sebaran data pada scatter diagram. 3.8 Penyusunan Tabel Volume Tarif volume pohon maupun tabel volume pohon standar dapat disusun dengan menggunakan analisa regresi linier dengan pengujian signifikasi regresinya menggunakan analisa ragam (analysis of variance). Untuk penyusunan tarif volume pohon dapat dianalisa dengan regresi linier sederhana (simple linear regression), sedangkan untuk tabel volume pohon standar dianalisa dengan regresi linier berganda (multiple linear regression). Banyaknya model regresi yang dicoba sebanyak 2 3 model.

28 Menghitung Koefisien Regresi dan Koefisien Korelasi Perhitungan nilai-nilai dari koefisien regresi bertujuan untuk dapat menghasilkan persamaan-persamaan regresi yang dimaksud (Sutarahardja 2008). a. Menghitung koefisien regresi pada penyusunan tabel volume pohon lokal: Sebagai contoh untuk model regresi linier sederhana sebagai berikut : Yi yi 0 1X i i, dengan penduga modelnya adalah b0 b1 x i e i, maka besarnya nilai koefisien regresi b 1 sebagai penduga dari 1 dan besarnya nilai konstanta b 0 (intersept) sebagai penduga dari 0 dapat dihitung dari nilai-nilai data pohon contoh. b 1 JHKxy JKx... (9) dan b y b x... (10) 0 1 Dimana : y = volume pohon dalam m 3 dan x = diameter pohon dalam cm. Koefisien korelasi ( r ) antara volume pohon dengan diameter pohon dapat dihitung dengan rumus (1) tersebut diatas atau dengan rumus : b JHKxy r 1... (11) JKy b. Menghitung koefisien regresi pada penyusunan tabel volume pohon standar. Sebagai contoh untuk model regresi linier berganda sebagai berikut : Yi yi 0 1X1i 2X 2 i i, dengan penduga modelnya b0 b1 x1i b2x 2 i e i, maka besarnya nilai-nilai penduga koefisienkoefisien regresi ( b 1, b 2 ) serta intersept b 0 dapat dihitung berdasar data pohon contoh yang diambil. ( JKx2 )( JHKx1 y) ( JHKx1 x2 )( JHKx2 y) b1...(12) ( JKx ( 2 1 )( JKx2 ) JHKx1 x2 )

29 17 JKx1 JHKx2 y JHKx1 x2 JHKx1 y JKx JKx JHKx x 2 b2... (13) dimana : n 2 x n i JKx x 2 i i... (14) i1 n n 2 x n i JKx x 2 i i... (15) i1 n n n x x n JKx x x x i1 1 i (16) i1 n n n x y n JKx y x y i1 1 1 i1 i (17) n n n x y n JKx y x y i1 2 2 i1 i (18) n b0 yb1 x1 b2x2... (19) Koefisien determinasi ( R 2 ) dari model regresi tersebut dapat dihitung : JK regresi R 2 JK total... (20) Koefisien korelasi berganda R dapat diperoleh dari akar koefisien determinasi tersebut diatas. JK regresi b1 JHKx1 yb2jhkx 2 y... (21)

30 18 n 2 y n i JK JKy y i total 2 1 i... (22) i1 n 3.10 Analisis Keragaman Terhadap persamaan-persamaan regresi tersebut dilakukan pengujian dengan menggunakan analisa keragaman (analysis of variance) untuk melihat signifikasi atau adanya ketergantungan peubah-peubah yang menyusun regresi tersebut. Analisa keragaman pengujian regresi : Tabel 1 Hasil Analisis Regresi Sumber Derajat Jumlah Kuadrat Tengah keragaman bebas Kuadrat (JK) (KT) F -hitung F -tabel Regresi k = p-1 JK regresi KTR=JKR/k F hitung = Sisaan n-k-1 JK sisa (JKS) KTS=JKS/(n-k-1) KTR/KTS Total n-1 JK total (JKT) 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 adalah : a. Pada regresi linier sederhana : H 0: 0 lawan H 1: 0 b. Pada regresi linier berganda : H 0: i 0 dimana : i = 1,2 H 1 : Sekurang-kurangnya ada i 0 Jika H 1 yang diterima, maka regresi tersebut nyata, artinya ada keterkaitan antara peubah bebas (diameter pohon dan atau tinggi pohon) dengan peubah tidak bebasnya (volume pohon). Dengan kata lain bahwa setiap ada perubahan pada peubah bebasnya akan terjadi perubahan pada peubah tidak bebasnya. Jika H yang diterima, maka regresi tersebut tidak 0

31 19 nyata, artinya persamaan regresi tidak dapat untuk menduga volume pohon berdasarkan peubah bebasnya Validasi Model Hasil persamaan-persamaan regresi yang telah diuji tersebut diatas, pada penyusunan tabel volume pohon dengan analisis regresi perlu dilakukan validasi dengan menggunakan pohon contoh yang telah dialokasikan sebelumnya khusus untuk pengujian validasi model (1/3 dari jumlah pohon contoh). Data pohon contoh tersebut tidak digunakan dalam penyusunan model-model tabel volume di atas. Uji validasi model dapat dengan melihat pada nilai-nilai simpangan agregasinya (agregative deviation), simpangan rata-rata (mean deviation), RMSE (root mean square error), biasnya serta uji beda nyata antara volume yang diduga dengan tabel terhadap volume nyatanya. Uji beda nyata bisa dilakukan dengan cara uji Khi-kuadrat. Nilai-nilai pengujian validasi model tersebut dapat dihitung dengan rumusrumus sebagai berikut : Simpangan agregat (SA) Simpangan agregat merupakan selisih antara jumlah volume aktual (H a ) dan volume dugaan (H t ) yang diperoleh berdasarkan dari tabel volume pohon, sebagai persentase terhadap volume dugaan (H t ). Persamaan yang baik memiliki nilai simpangan agregat (SA) yang berkisar dari -1 sampai +1 (Spurr, 1952). Nilai SA dapat dihitung dengan rumus : n n Hti H SA i1 i1 n Hti i1 ai Simpangan rata-rata (SR) Simpangan rata-rata merupakan rata-rata jumlah dari nilai mutlak selisih antara jumlah volume dugaan (H t ) dan volume aktual (H a ), proporsional terhadap jumlah volume dugaan (H t ). Nilai simpangan rata-rata yang baik

32 20 adalah tidak lebih dari 10 % (Spurr, 1952). Simpangan rata-rata dapat dihitung dengan rumus (Bustomi, dkk. 1998) : n Hti H i 1 Hti SR n ai x100% Root Mean Square Error (RMSE) RMSE merupakan akar dari rata-rata jumlah kuadrat nisbah antara selisih volume dugaan dari table volume pohon (H t ) dengan volume aktualnya (H a ) terhadap volume aktual. Nilai RMSE yang lebih kecil, menunjukkan model persamaan penduga volume yang lebih baik. RMSE dapat dihitung dengan rumus : RMSE n i1 HtiH Hai n ai 2 x100% Nilai simpangan (s) Menyatakan besarnya simpangan nilai-nilai pengamatan terhadap nilai rata-ratanya sendiri yang berkaitan dengan adanya pengulangan dan menggambarkan sejauh mana kedekatan nilai-nilai pengukuran terhadap nilai rata-ratanya. Simpangan baku (s) dari kesalahan dugaan volume dapat diformulasikan sebagai berikut: S (%) n i1 100ei Yai n 1 2 n i1 100ei Yai n

33 Bias Bias (e) adalah kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan dalam pengukuran, kesalahan teknis pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur. Bias dapat dihitung dengan rumus : HtiH n Hai e i1 n ai x100% Uji beda rata-rata Khi-kuadrat (Chi-square test) Pengujian validasi model persamaan penduga volume pohon, dapat pula dilakukan dengan menggunakan uji χ 2 (Khi-kuadrat), yaitu alat untuk menguji apakah volume yang diduga dengan table volume pohon (H t ) berbeda dengan tinggi pohon aktualnya (H a ). Dalam hal ini hipotesa yang diuji adalah sebagai berikut : Kriteria ujinya adalah : H 0 : Ht Ha dan H1 : Ht Ha n H 2 hitung i1 ti H Hai Kaidah keputusannya adalah sebagai berikut : 2 2 hitung tabel(, n1), maka terima H hitung tabel(, n1), maka terima H 1 ai Pemilihan Model Terbaik Model persamaan regresi untuk penyusunan tabel volume pohon yang akurat dan valid adalah apabila memenuhi kriteria sebagai berikut : 1. Analisis regresi menghasilkan nilai-nilai R² yang besar, regresi yang nyata berdasarkan hasil analisis keragamannya serta sampling error (SE) yang rendah.

34 22 2. Persamaan yang baik memiliki nilai simpangan agregat (SA) yang berkisar berada diantara -1 sampai + 1 (Spurr 1952). 3. Persamaan yang baik memiliki nilai Simpangan rata-rata (SR) tidak lebih dari 10 % (Spurr 1952). 4. Nilai RMSE dan Bias yang kecil menunjukan model persamaan penduga volume yang lebih baik. 5. Apabila hasil uji beda antara nilai rata-rata yang diduga dengan tabel volume dengan nilai rata-rata nyata (actual), tidak menunjukkan adanya perbedaan yang nyata (H 0, diterima) maka persamaan penduga volume itu baik.

35 BAB IV KEADAAN UMUM LOKASI 4.1 Letak Berdasarkan batas geografi, areal IUPHHK Intracawood Manufacturing terletak antara: Lintang Utara (LU) dan Bujur Timur (BT) dengan batas : 1. Sebelah Utara berbatasan dengan areal PT. Intraca Hutani Lestari 2. Sebelah Selatan berbatasan dengan Hutan Lindung dan areal PT. Ikani 3. Sebelah Timur berbatasan dengan PT. Intraca Hutani Lestari dan PT. Adindo Hutani Lestari 4. Sebelah Barat berbatasan dengan PT. Inhutani /PT. BBAP Berdasarkan pembagian daerah sungai (DAS) areal tersebut terletak di dalam DAS Sesayap dan DAS Sekatak. Sedangkan berdasarkan batas administratif pemerintahan, areal PT. Intracawood Manufacturing terletak pada 6 (enam) kecamatan yaitu : Kecamatan Sesayap Hulu, Sesayap Hilir dan Sekatak, Kabupaten Bulungan dan Kecamatan Malinau Barat, Selatan dan Kota, Kabupaten Malinau. Menurut administratif pemangkuan hutan, sesuai dengan adanya pengembangan struktur organisasi kehutanan dalam rangka pelaksanaan otonomi daerah, saat ini areal IUPHHK. Intracawood Manufacturing pada tingkat Provinsi Kalimantan Timur termasuk wilayah Unit Pelaksana Teknis Daerah (UPTD) Bulungan dan UPTD Malinau, Dinas Kehutanan Provinsi Kalimantan Timur. Sedangkan pada tingkat kabupaten, termasuk dalam wilayah kerja Dinas Kehutanan Kabupaten Bulungan dan Dinas Kehutanan dan Perkebunan Malinau (Sumber: RKU Intracawood Manufacturing). Data penelitian yang digunakan berasal dari petak 2202 pada RKT 2009, pada daerah tersebut didominasi dengan jenis Dipterocarpaceae yang terdiri dari meranti merah, meranti putih, meranti kuning, serangai batu, bangkirai.

36 Gambar 2 Lokasi Penelitian 24

37 Luas dan Topografi Berdasarkan SK IUPHHK No. SK.335/Menhut-II/2004 tanggal 31 Agustus 2004 luas areal hutan yang diberikan kepada IUPHHK Intracawood Manufacturing sebesar Ha. Areal kerja IUPHHK Intracawood Manufacturing, memiliki bentuk topografi yang beranekaragam hal ini tampak dari nilai kelerengan areal kerja yang lengkap dari datar sampai sangat curam dengan ketinggian terendah 5 m dpl dan tertinggi m dpl. Tabel 2 Klasifikasi lereng dan jumlah luas areal Intracawood No Klasifikasi Lereng % Kelas Jumlah Luas (Ha) Persen (%) 1. Datar 0-8 A 33, Landai 8 15 B 13, Agak Curam C 52, Curam D 75, Sangat Curam > 40 E 20,29 10 Jumlah 195, Iklim Berdasarkan data Iklim dari dua stasiun terdekat dengan areal kerja PT. Intracawood Manufacturing, yaitu stasiun pengamat iklim Malinau dan stasiun pengamat iklim Tarakan, maka menurut klasifikasi iklim Schmit dan Ferguson (1952) termasuk ke dalam tipe A. Variasi curah hujan di daerah ini relatif kecil atau curah hujan merata sepanjang tahun. Di stasiun Tarakan curah hujan terendah 226 mm pada bulan Februari dan tertinggi 388 mm pada bulan April. 4.4 Tanah Berdasarkan Peta Tanah yang diambil dari Data Pokok Untuk Pembangunan Daerah, Pemerintah Daerah Kalimantan Timur skala 1 : Areal kerja IUPHHK. Intracawood Manufacturing terdiri dari jenis

38 26 tanah Podsolik Merah Kuning. Informasi selengkapnya mengenai jenis tanah disajikan pada tabel berikut Tabel 3 Jenis Tanah di Areal kerja Intracawood No. Jenis Tanah Jumlah Luas (Hektar) Persen (%) Podsolik Merah Kuning Komplek Latosol dan Litosol 7,57 187,53 Jumlah 195, Sumber : Peta Lampiran SK IUPHHK PT.Intracawood Manufacturing 4 96

39 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Pengelompokkan data Pengelompokkan data pohon contoh dilakukan berdasarkan penyebaran kelas diameter dan kelas tinggi dari sejumlah pohon contoh. Banyaknya pohon yang diukur adalah 184 pohon contoh, yang dibagi menjadi dua bagian untuk tahap penyusunan model dan tahap validasi model, masing masing 122 dan 62 dari keseluruhan pohon contoh. Tabel 4 Pembagian pohon contoh berdasarkan kelas diameter Kelas Jumlah Pohon Contoh(batang) Diameter(cm) Penyusunan Model Validasi Model 10-19, , , , , Total Tabel 5 Pembagian pohon contoh berdasarkan kelas tinggi Kelas Jumlah Pohon Contoh(batang) Tinggi(m) Penyusunan Model Validasi Model 15 17, , , ,9 9 3 > Total Penyusunan model persamaan regresi Asumsi yang mendasari penyusunan model penduga volume pohon lokal adalah terdapat hubungan yang erat antara diameter dan tinggi, dimana

40 28 pada diameter yang sama nilai keragaman tingginya rendah. Dari hasil analisis nilai ragam tinggi pohon pada diameter yang sama didapat nilai rata-rata dari perhitungan ragam sebesar 0,29 (Lampiran-3), karena nilai ragam yang mendekati 0 hal ini menyebabkan variasi tinggi pada diameter yang sama tidak nyata sehingga tidak akan menimbulkan bias dalam pembuatan tabel volume dengan menggunakan variable diameter saja. Untuk lebih meyakinkan dari hasil analisis diatas dilakukan pengujian apakah terdapat hubungan yang erat antara tinggi pohon dengan diameter dengan uji korelasi menggunakan transformasi Z-fisher. Berdasarkan nilai logaritmik dari tinggi dan diameter pohon akan didapat koefisien determinasi dan koefisien korelasinya. Batas ketelitian yang masih diperbolehkan dalam pembuatan tabel volume lokal dengan koefisien korelasi > 0,70 atau R 2 minimal sebesar 50% (Suharlan et al. 1976). Dari hasil analisi regresi untuk mengetahui hubungan antara diameter setinggi dada (dbh) dengan tinggi, diperoleh nilai koefisien korelasi sebesar 0,94 dan koefisien determinasi sebesar 89,3% dengan persamaan Log T = 0,96 + 0,21 Log Dbh. Nilai perhitungan Z-fisher sebesar 12,12 lebih besar dari Z- tabel=1,64. Dengan hipotesis : H0 : ρ=0,70 H1 : ρ>0,70 Karena Z-fisher > Ztabel maka tolak H0, hal ini berarti peubah tidak bebas dengan peubah bebas memenuhi persyaratan yang diberikan yaitu mempunyai ρ>0,70 pada tingkat nyata tertentu sehingga koefisien korelasi antara tinggi dengan diameter telah memenuhi syarat yang diminta, yaitu keragaman volume pohon yang disebabkan oleh keragaman tinggi pohon dapat dicakup oleh pengaruh keragaman diameter, sehingga pendugaan volume dapat diterangkan dengan satu peubah saja. Dengan asumsi tersebut maka jenis tabel volume yang dapat dibuat yaitu tabel volume pohon lokal, yaitu suatu tabel yang memberikan nilai volume pohon apabila diketahui satu komponen-komponen besaran dari pohon yang bersangkutan. Pada umumnya

41 29 besaran yang digunakan adalah diameter setinggi dada, karena menghitung diameter setinggi dada lebih mudah dari pada menghitung tinggi pohon. Pemilihan model dapat ditentukan dengan menampilkan data pohon contoh dalam Scatter diagram atau scatterplot (diagram tebar). Berdasarkan tebaran data tersebut akan dapat dilihat bentuk penampilan penyebaran datanya, apakah mengikuti pola linier ataukah kuadrat, sehingga dapat membantu dalam pemilihan model pendekatannya V 30 o l 25 u 20 m 15 e 10 (m 3 ) Diameter (cm) Gambar 3 Hasil scatter diagram volume dengan diameter Dari hasil scatterplot diagram untuk mengukur karakteristik paling nyata antara volume lokal pohon dengan peubah-peubah penentunya yang digunakan dalam penyusunan tabel volume lokal pohon, maka model pendekatan sebagai berikut : 1. V = b 0 + b 1 d 2 (Kopezky-Gehrhardt) 2. V = b 0 d b1 (Berkhout) 3. V = b 0 + b 1 d + b 2 d 2 (Hohenadl-Krenn) Model persamaan regresi tersebut merupakan alternatif model yang akan digunakan dalam penyusunan tabel volume lokal. Kemudian dilakukan

42 30 perhitungan analisis regresi dengan menggunakan minitab, sehingga dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6 Hasil perhitungan dengan menggunakan minitab No Persamaan Regresi R 2 (%) F-hitung 1 V = 1,04 0,0703 D + 0,00213 D 2 94,8% 1.080,33 2 V = 0, D 2,34 98,9% ,58 F- tabel (0,01) F- tabel (0,05) 6,84 3,91 3 V = - 0, ,00157 D 2 93,6% 1.762,17 Hasil analisis regresi pada tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai koefisien determinasi terbaik untuk jenis meranti terdapat pada persamaan kedua, hal ini berarti persamaan tersebut didapat dari pembentukan model regresi yang sudah tepat dengan diikuti data contoh yang telah mencukupi sehingga mengikuti pola dominan pada pengamatan lain. Nilai 98,9% pada koefisien determinasi menunjukan bahwa 98,9% keragaman volume dapat dijelaskan oleh variable bebas diameter, sedangkan sisanya sebesar 1,1% dijelaskan oleh peubah lain yang tidak disertakan model, misalnya variabel tinggi. Suharlan et al. (1976), menyatakan bahwa nilai koefisien determinasi sebesar 50% merupakan batas minimal yang digunakan dalam penyusunan tabel volume yang dianggap cukup memadai. Hasil analisis persamaan regresi dalam pendugaan volume, hal yang harus diperhatikan dalam menganalisa peranan peubah bebas dalam menduga peubah tidak bebasnya dengan melakukan uji keberartian peubah bebas menggunakan uji F. Berdasarkan Tabel 7 untuk persamaan regresi jenis Meranti, nilai F-hitung dari ketiga persamaan yang ada memiliki nilai F hitung lebih besar dari F tabelnya untuk tingkat nyata 1% dan 5% yang berarti hipotesis yang terjadi menolak H0 dan terima H1, hal ini berarti bahwa peubah bebas yang dimasukkan kedalam model persamaan regresi sangat berpengaruh