MODEL PENDUGA VOLUME POHON KAYU BAWANG. Tree Volume Estimation Model of Kayu Bawang

dokumen-dokumen yang mirip
MODEL PENDUGA VOLUME POHON PULAI GADING DI KABUPATEN MUSI RAWAS - SUMATERA SELATAN

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

PENGATURAN KERAPATAN TEGAKAN BAMBANG BERDASARKAN HUBUNGAN ANTARA DIAMETER BATANG DAN TAJUK

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB III METODE PENELITIAN

Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. IX No. 1 : (2003)

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB II LANDASAN TEORI

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

BAB 2 LANDASAN TEORI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB II LANDASAN TEORI

Analisis Regresi dan Korelasi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI III-1

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

; θ ) dengan parameter θ,

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

BAB V ANALISIS HIDROLOGI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3.1 Biaya Investasi Pipa

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Tabel Distribusi Frekuensi

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo

Analisis Korelasi dan Regresi

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

Model Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

STATISTIKA DASAR. Oleh

Transkripsi:

MODEL PENDUGA VOLUME POHON KAYU BAWANG ( Dsoxylum mollscmum BurmF)DIPROVINSI. BENGKULU Tree Volume Estmato Model of Kayu Bawag (Dsoxylum mollscmum Burm F. ) Begkulu Provce Agus Sumad da Hegk Sahaa Bala Peelta Kehutaa Palembag Jl. Kol. H. Burla KM. 6,5 Kotak Pos 179, Putkayu, Palembag Telp./Fax. (0711) 414864 Naskah masuk : 19 Desember 009 ; Naskah dterma : 4 November 010 ABSTRACT A tree volume estmato model of kayu bawag (Dsoxylum mollscmum) farm forestry was made North Begkulu based o data collected from 96 trees sample, 66 trees sample was used model fttg ad the rema 30 trees sample model valdato. The model costructo was amed for better estmato of forest platato yeld order to perform effectve forest maagemet. The tree volume estmato model costructed 5 form of regresso formulas wth dameter ad heght as depedet varable. The best formula was selected by statstc test crtera of model costructo ad model valdato.e. coeffcet of determato (R ), root mea square error (RMSE), average devato (SR) ad aggregate devato (SA). Based o the crtera, the best formula of tree volume estmato model of,317 0,39 kayu bawag s V = 0,000107 D H wth the value of R =95,58%, RMSE=0,0386, SR=9,16% ad SA=0,09%. Keywords: Kayu bawag (Dsoxylum mollscmum), volume estmato model, regresso formula ABSTRAK Model peduga volume poho jes kayu bawag (Dsoxylum mollscmum) pada huta rakyat d Begkulu Utara dsusu berdasarka data dar 96 poho sampel, 66 poho sampel dguaka dalam peyusua model da 30 sampel poho laya dguaka dalam valdas model. Peyusua model bertujua utuk pedugaa hasl huta taama yag lebh bak dalam upaya mecapa pegelolaa huta yag efektf. Model peduga volume dsusu dalam 5 betuk persamaa regres dega dameter da tgg poho sebaga peubah bebas. Model terbak dperoleh berdasarka krtera uj statstk dalam peyusua da valdas model, yatu koefse determas (R ), akar rata-rata kuadrat smpaga (RMSE), smpaga rata-rata (SR), da smpaga agregat (SA). Berdasarka crtera tersebut, model,317 0,39 peduga volume kayu bawag terbak adalah V= 0,000107 D H dega la R = 95,58%, RMSE = 0,0386, SR = 9,16% da SA= 0.09%. Kata kuc : Kayu bawag (Dsoxylum mollscmum), model peduga volume, persamaa regres I. PENDAHULUAN Huta d Idoesa setap tahu megalam peurua potes da degradas sehgga meyebabka terjadya peurua pasoka kayu secara drasts. Kods kerusaka huta telah meyebabka terjadya ketmpaga atara kebutuha da pasoka kayu. Kods tersebut megakbatka keberadaa huta rakyat mejad sagat petg sebaga salah satu pemasok atau peghasl kayu. Kayu bawag merupaka jes kayu pertukaga yag bayak dkembagka oleh masyarakat dalam betuk huta rakyat terutama d Begkulu Utara. Maajeme pegelolaa huta rakyat jes kayu bawag d Begkulu Utara yag mash sederhaa da belum tersedaya peragkat yag dapat memudahka dalam peghtuga potes kayu yag dmlk oleh masyarakat. Hal 7

Jural Peelta Huta Taama Vol.7 No.5, Desember 010, 7-31 megakbatka perhtuga potes kayu yag dhaslka mejad tdak akurat. Salah satu peragkat petg dalam peghtuga potes kayu adalah model peduga volume. Meurut Bambag da Wahyoo (1996), peaksra dega cara megguaka agka betuk batag yag umum dguaka sebesar 0,7 dduga merupaka salah satu sumber kesalaha dalam peaksra, sehgga dapat megakbatka perbedaa yag cukup besar atara agka taksra dega agka sebearya. Dega kods perlu dlakuka peelta dega tujua medapatka model peduga volume poho jes kayu bawag yag memlk ketelta tgg. II. BAHAN DAN METODE A. Pelaksaaa Peelta Peelta dlaksaaka d huta rakyat Begkulu Utara pada bula Agustus 005. Data yag dperoleh dar 96 poho model yag dbag dalam dua kelompok, yatu 66 data dguaka utuk peyusua model da ssaya 30 data dguaka utuk valdas model. Poho model dplh secara purposve samplg sehgga dapat mewakl sebara kelas dameter dar dameter terkecl sampa dega dameter terbesar. Poho yag dplh sebaga poho model adalah poho yag memlk pertumbuha ormal, tdak terserag hama peyakt, serta memlk tajuk da batag ormal. Pada poho model dlakuka pegukura dameterya setgg dada ( dameter at breast heght = dbh), tgg total, dameter pagkal da ujug tap seks batag da cabag dega pajag seks 1 m sampa dameter 7 cm. B. Pegolaha Data da Peyusua Model Perhtuga volume poho dlakuka dega mejumlahka volume seks-seks batag da cabag poho. Perhtuga volume seks batag poho da cabag dega megguaka persamaa Smala (Chapma da Meyer, 1949) berkut: Vs Bp Bu x L Vp 1 Vs Keteraga Vs = volume seks batag (m3) Vp = volume poho (m3) Bp = luas bdag dasar pagkal seks (m) Bu = luas bdag dasar ujug seks (m) L = pajag seks (m) Peyusua model volume megguaka aalss regres dega dua peubah bebas, yatu damater setgg dada (dbh) da tgg poho (Husch et al. 197). Model yag duj adalah model yag dajuka oleh Spurr, 195; Burkhart, 1977; Romacer,1961; da Schumacher & Hall, 1933 dalam Krsawat, 007) (Tabel 1). Tabel ( Table) 1. Model yag duj dalam pedugaa volume poho kayu bawag ( Model tested for kayu bawag tree volume estmato) No. Nama model/model Ekspres/Expresso Referes/Referece 1. Costat form factor. Combed varable 3. Geeralzed combed varable 4. Logarthmc V=b 0 D H V=b 0 +b 1 D H V=b 0 +b 1 D +b D H+b 3 H V=b 1 D b H b3 Spurr, 195 Burkhart, 1977 Romacer, 1961 Schumacher ad Hall, 1933 Keteraga ( Remark ) : V= volume poho ( volume tree), D = dameter setgg dada ( dameter breast heght), H = tgg total, ( total heght), b0, b1, b, b = koefse regres ( regresso coeffcet) Pada Model 1 hgga model 3 regres dlakuka secara lagsug pada data asl, sedagka pada model 4 regres dlakuka dega terlebh dulu melakuka trasformas logartma. Tetap dalam perhtuga la-la uj statstk R, RMSE, SA, da SR, data terlebh dulu dkembalka pada betuk asl. C. Pemlha Model Terbak Model terbak dplh berdasarka krtera uj statstk sebaga berkut: 1. Koefse determas (R ) Koefse determas merupaka propors varas total d sektar la tegah y yag dapat djelaska oleh varas regres (Draper 8

Model Peduga Volume Poho Kayu Bawag ( Dsoxylum mollscmum Burm F.) d Provs Begkulu Agus Sumad da Hegk Sahaa & Smth 199). Semak tgg la R, maka semak besar varas yag dapat djelaska. R dhtug dega rumus: R 1 ) Y ) SR SA Y Y x100% Y x100%. Akar rata-rata kuadrat smpaga (root mea squared error = RMSE) RMSE meyataka akuras dugaa (Huag et al. 003) yag dyataka dega rumus: RMSE ) p 3. Valdas Model Smpaga rata-rata da smpaga agregat dguaka utuk megukur keakurata suatu model yag besarya dtetuka oleh selsh la hasl pedugaa da hasl pegukura. Semak kecl la smpaga rata-rata da smpaga agregat suatu model maka, keakurata model tersebut semak tgg (Husch 1963). Nla SR da SA dhtug dega rumus: Dega: = jumlah ut cotoh, p = jumlah parameter, Ỹ= rata-rata la pegukura, Y = la pegukura varabel ke-, da Ŷ= la dugaa varabel ke- III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Sebara Poho Model Poho model utuk peelta dplh secara purpossve samplg pada tegaka huta rakyat yag tersebar d wlayah Begkulu Utara. Poho model utuk peyusua model memlk sebara dameter atara 6.37-34,33 cm da tgg total atara 7,3-3,7 m (Tabel ). Sedagka poho model utuk valdas mempuya sebara dameter atara 6,37-33,1 cm da tgg atara 5,4-1,0 m (Tabel 3). Tabel ( Table). Sebara dameter da tgg poho peyusu model peduga volume kayu bawag ( Dameter ad heght dstrbuto of fttg tree model of kayu bawag) Kelas dameter/ Tgg poho/ Heght (m) Jumlah/ Dameter class Number of trees (cm) 5,0 9,9 10,0 14,9 15,0 19,9 0,0 4,9 (poho) 5,0 9,9 3 3 10,0 14,9 4 3 7 15,0 19,9 10 3 15 0,0 4,9 5 10 4 19 5,0 9,9 14 16 30,0 4 6 Jumlah/Sum 7 18 31 10 66 Tabel (Table) 3. Sebara dameter da tgg poho utuk valdas model peduga volume kayu bawag (Dametre ad heght dstrbuto of valdato tree model of kayu bawag) Kelas dameter/ Tgg poho/ Heght (m) Jumlah/ Dameter class Number of trees (cm) 5,0 9,9 10,0 14,9 15,0 19,9 0,0 4,9 (poho) 5,0 9,9 10,0 14,9 3 1 4 15,0 19,9 1 4 7 0,0 4,9 4 6 1 11 5,0 9,9 3 1 4 30,0 Jumlah/Sum 6 9 13 30 9

Jural Peelta Huta Taama Vol.7 No.5, Desember 010, 7-31 B. Model Peduga Volume Poho Model peduga volume poho kayu bawag yag dkembagka dalam pola huta rakyat d Begkulu Utara dguaka utuk meduga volume kayu yag dapat dmafaatka ( merchatable volume). Model dbagu berdasarka peubah bebas tgg da dameter poho dega empat persamaa regres sepert tertera pada Tabel 4, masg-masg dega la-la krtera uj R, RMSE, smpaga agregat (SA) da smpaga rata-rata (SR). Ketga model pertama memlk kesamaa betuk, yatu megguaka varabel D H. Peambaha kostata pada model pertama mejad model haya megkatka la koefse determas sebesar 1,11%, artya pegkata keragama yag dteragka oleh model dega peambaha kostata tersebut tdak cukup berart. Pada model 3, peambaha varabel D, D H, da H dapat megkatka koefse determas hgga 4,58%. Hasl uj sgfkas pada ketga varabel tersebut varabel D mempuya pera yag sagat yata (α = 0.000), D H berpera yata (α = 0,06), sedagka H tdak berpera yata (α = 0,091). Sela megguaka krtera uj R da RMSE yag dperoleh dar data peyusu model, krtera uj la yag perlu dperhatka dalam peyusua model peduga volume poho adalah smpaga rata-rata (SR) da smpaga agregat (SA) yag merupaka krtera uj yag dperoleh dar tahapa valdas model. Valdas model sagat petg dlakuka karea kualtas dar model fttg (berdasarka data yag dguaka utuk meyusu model) belum tetu mecermka kualtas hasl predks model (berdasarka depedet data yag tdak dguaka utuk meyusumodel)(huag etal., 003). Berdasarka la-la krtera uj R, RMSE, SR, da SA, model peduga volume kayu bawag yag palg tepat adalah model 3 da model 4. Nla R da RMSE kedua model hampr sama. Tetap berdasarka valdas model, la smpaga rata-rata (SR) da smpaga agregat (SA) model ke-4 lebh kecl dbadgka model 3. Nla SA da SR model 4 telah memeuh krtera sebagamaa dsyaratka oleh Chapma da Meyer (1949) da Husch (1963) yag meyataka bahwa smpaga agregatf model peduga poho sebakya tdak lebh dar 1% serta krtera Spurr (195) yag meyataka bahwa smpaga rata-rata tdak lebh dar 10%. Tabel ( Table) 4. Nla R, RMSE, SR da SA model peduga volume poho kayu bawag ( R, RMSE, SR da SA value of kayu bawag tree model estmato) No. Model R RMSE SR SA 1 V = 0.0000351 D H 89,78 0,0587 16,71 3,6 V = 0.0113 + 0.000033 D H 90,89 0,0554 16,09 0, 3 V = 0.0187 + 0.000456 D + 0.000013 D H- 0.00494 H 95,47 0,0391 10,65 1,36 4 V = 0,000107 D,317 H 0,39 95,58 0,0386 9,16 0,09 Tabel ( Table ) 5. Pergkat pelaa model peduga volume kayu poho bawag (Tree volume estmato model rak of kayu bawag at Begkulu ) No. Persamaa/Equato Pergkat la persamaa/ Rak of equato vallue Jlh Pergkat gabuga/combato R RMSE SR SA of raks 1 V = 0.0000351 D H 4 4 4 4 16 4 V = 0.0113 + 0.0000 33 D H 3 3 3 11 3 3 V = 0.0187 + 0.00045 6 D + 0.000013 D H - 0.00494 H 3 9 4 V = 0,000 107 D,317 H 0,39 1 1 1 1 4 1 30

Model Peduga Volume Poho Kayu Bawag ( Dsoxylum mollscmum Burm F.) d Provs Begkulu Agus Sumad da Hegk Sahaa IV. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesmpula Model peduga volume poho kayu bawag dega persamaa regres sederhaa dega peubah bebas tgg da dameter poho yag memlk ketelta tertgg adalah V =,317 0,39 0,000107 D H dega la R = 95,58%, RMSE = 0,0386, SR = 9,16% da SA= 0,09%. B. Sara Model peduga volume poho jes kayu bawag bsa dguaka d lapaga utuk meduga volume poho khususya pada huta rakyat d Begkulu Utara atau kayu bawag d lokas la yag memlk karakterstk pertumbuha yag tdak terlalu berbeda. Pegguaa model peduga volume poho utuk aplkas d lapaga atau oleh masyarakat perlu dbuat tabel volume poho kayu bawag berdasarka persamaa model peduga volume poho yag telah terbetuk. DAFTAR PUSTAKA Bambag E. D. da D. Wahjoo. 1996. Tabel Is Poho Jes Rasamala ( Altga excelsa) d KPH Cajur, Jawa Barat. Bulet Peelta Huta. Bogor Chapma, H.H. ad W.H. Meyer. 1949. Forest Mesurato. McGraw-Hll Book Compay, Ic, New York. Draper N. Smth, H. 199. Aalss Regres Terapa. Bambag Sumatr, peerjemah. Jakarta: Grameda Pustaka Utama. Terjemaha dar: Appled Regresso Aalyss. Huag, Yag Y., Wag Y. 003. A crtcal look at procedures for valdatg growth ad yeld models. D dalam: Amaro A, Reed D, Soares P, edtor. Modellg Forest Systems. Lodo : CABI Publshg. Husch, B., C. I. Mller da T. W. Beer. 197. Forest Mesurato. Secod Edto. The Roald Press Compay. New York. Husch, B. 1963. Forest Mesurato ad Statstcs. Roald Press Compay, New York. Krsawat, H. 007. Modellg stad growth ad yeld for optmzg maagemet of Acaca magum Wlld. platato Idoesa. Dsertas. Uversty of Melboure. Spurr, S.H. 1951. Forest Ivetory. The Rolad Press Compay. New York. 31