10 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di areal kerja IUPHHK-HA PT. Sarmieto Parakatja Timber, Kalimata Tegah selama satu bula pada bula April higga Mei 01. 3. Alat da Baha 3..1 Alat Alat yag diguaka utuk pegambila data di lapaga, yaki pita ukur/phi-bad, metera, galah sepajag m, tally sheet, alat tulis, kamera digital. Adapu alat yag diguaka dalam pegolaha data, yaki komputer (laptop), kalkulator, software Microsoft Excell 007 da Miitab 14. 3.. Baha Baha yag dipakai dalam peelitia ii adalah tegaka keruig (Dipterocarpus spp.) pada berbagai kelas diameter. 3.3 Metode Pegumpula Data Metode pegumpula data pada peelitia ii terdiri atas dua macam, yaki pegumpula data secara lagsug (primer) da pegumpula data secara tidak lagsug (sekuder). 3.3.1 Pegumpula Data Secara Lagsug (primer) Pegumpula data primer dilakuka dega cara megambil poho cotoh sebayak 99 poho bersamaa dega kegiata peebaga pada RKT 01 petak 91N da 9N. Poho cotoh tersebut terbagi mejadi 8 kelas diameter dega iterval kelas 10 cm. Kelas diameter dimulai dari kelas diameter 10-19,9 cm, 0-9,9 cm, 30-39,9 cm, 40-49,9 cm, 50-59,9 cm, 60-69,9 cm, 70-79,9 cm da 80-89,9 cm. Dari 99 poho cotoh yag diambil, 66 poho (/3 poho cotoh) diguaka utuk peyusua persamaa regresi da 33 poho (1/3 poho cotoh) utuk validasi. Pemiliha poho cotoh tersebut dilakuka secara purposive. Adapu syarat-syarat poho yag diambil sebagai cotoh atara lai:
11 lurus, tidak meggarpu, bebas dari seraga hama peyakit da tersebar pada seluruh kelas diameter. Pada setiap poho cotoh yag terpilih, dilakuka tahapa pegukura yag meliputi: 1. Diameter setiggi dada (Dbh = 1,3m) poho cotoh diukur dega megguaka pita ukur (1,5 m).. Diameter per seksi (pajag seksi m) dari pagkal poho rebah sampai pajag bebas cabag diukur dega megguaka pita ukur da metera. 3. Tiggi Bebas Cabag (TBC) poho cotoh diukur dega cara megukur pajag poho rebah higga cabag pertama pembetuk tajuk megguaka metera (30 m). Data tersebut kemudia diguaka utuk meghitug volume masigmasig poho cotoh (volume aktual) dega mejumlahka volume tiap seksi batag poho cotoh. Utuk volume poho per seksi dihitug dega megguaka rurus Smalia, yaitu: s i = LBD pagkal LBD ujug x pajag seksi Meghitug volume poho aktual dega megguaka rumus: Keteraga: a = s i1 i a : volume aktual pho (m 3 ) s i : volume seksi ke-i dari satu poho (m 3 ) i : uruta seksi ke- (1,,, ) : jumlah seksi 3.3. Pegumpula Data Secara Tidak Lagsug (sekuder) Pegumpula data sekuder dilakuka dega cara mecari data megeai kodisi umum lokasi peelitia. Data ii diperoleh dari arsip Recaa Kerja Usaha Pemafaata Hasil Huta Kayu pada Huta Alam (RKUPHHK-HA) PT. Sarmieto Parakatja Timber periode tahu 011-00.
1 3.4 Aalisis Data 3.4.1 Aalisis Hubuga atara Diameter dega Tiggi Poho Hubuga atara diameter dega tiggi poho dapat dijadika acua dalam peyusua tabel volume. Utuk peyusua tabel volume lokal dibutuhka hubuga yag erat atara diameter dega tiggi poho sehigga haya megguaka satu peubah bebas saja yaitu diameter. Apabila hubuga atara diameter dega tiggi poho tidak erat maka dalam peyusua tabel volume harus megguaka kedua peubah tersebut da tabel volume ii disebut tabel volume stadar. Hubuga ii dapat dilihat dari besarya koefisie korelasi dari kedua peubah tersebut. Cara meghitug ilai koefisie korelasi (r) atara diameter dega pajag poho megguaka rumus sebagai berikut: r Keteraga: x 1 i. y i i1 i x 1 i. yi i x 1 i y 1 i i i x. i 1 i y i1 i r = koefisie korelasi x i y i JK X JKy x y = diameter poho setiggi dada pada poho ke-i (cm) = tiggi poho ke-i (sampai dega bebas cabag) (m) = jumlah kuadrat diameter poho = jumlah kuadrat pajag poho JHK xy JK. JK JHKxy = jumlah hasil kali atara diameter poho dega pajag poho Meurut Walpole 1993, ilai koefisie korelasi (r) merupaka peduga tak bias dari koefisie korelasi populasi (ρ). Besarya ilai koefisie korelasi adalah atara - 1 r + 1 dimaa jika ilai r medekati 1 atau + 1, maka hubuga atara kedua peubah itu kuat, artiya terdapat korelasi yag tiggi atara keduaya. Aalisis ii bertujua utuk mecari keerata hubuga atara diameter da tiggi. Jika hubuga keduaya erat maka utuk peyusua tabel volume haya megguka peubah diameter saja. Karea peubah tiggi diasumsika sudah dapat dijelaska oleh peubah diameter.
13 3.4. Pegujia Koefisie Korelasi dega Uji Z Fisher Suatu uji utuk meyataka kapa ilai r berada cukup jauh dari ilai ρ adalah melalui pegujia koefisie korelasi dega uji Z Fisher (Walpole 1993). Dalam uji Z Fisher ii, dilakuka trasformasi ilai-ilai r da ρ kedalam Z Fisher. Pegujia koefisie korelasi ii bertujua utuk membuktika bahwa ilai kofisie korelasi yag telah didapat dapat mejadi acua utuk meetuka apakah peubah bebas yag diguaka haya diameter saja atau tidak dalam peyusua persamaa tabel volume. Dalam peyusua tabel volume lokal, Sutarahardja (008) mesyaratka bahwa ilai ρ harus lebih besar dari 0,7 atau ρ 0,7 yag berarti pada ilai ρ 0,7 maka hubuga atara tiggi poho dega diameter poho diaggap cukup kuat. Tahap pegujia koefisie korelasi bersyarat dega megguaka trasformasi Z Fisher tersebut adalah dega prosedur sebagai berikut: a. Meetuka hipotesis pegujia koefisie korelasi, yaitu: H 0 : ρ = 0,7071 H 1 : ρ 0,7071 b. Meghitug ilai trasformasi Z Fisher dari ilai koefisie korelasi populasi (ρ) da koefisie korelasi cotoh (r): Zρ = 0,5 l{( 1 + ρ )/( 1 ρ )} da Zr = 0,5 l{( 1 + r )/( 1 r )} c. Meetuka pedekata simpaga baku dari hasil trasformasi Z Fisher : σ Zr = 1/ (-3) Dimaa: = jumlah data d. Kriterium uji dalam pegujia trasformasi Z Fisher adalah: Z hitug = (Zr Zρ)/ σ Zr Dimaa: Z = Sebara ormal Z σ Zr = Pedekata simpaga baku trasformasi Z Fisher e. Kaidah keputusaya adalah sebagai berikut: Jika Z hitug Z tabel pada tigkat yata tertetu (misalya pada taraf yata 5 % atau 1%), maka H 0 diterima artiya hubuga atara tiggi poho dega
14 diameter poho kurag erat dalam batas yag telah disyaratka tersebut di atas. Keputusa ii meadaka bahwa tabel volume yag disusu merupaka tabel volume stadar karea harus meyertaka peubah lai selai diameter seperti tiggi poho atau peubah laiya. Jika Z hitug Z tabel pada tigkat yata tertetu, maka H 0 ditolak artiya bahwa hubuga atara tiggi poho dega diameter poho adalah erat. Keputusa ii meadaka bahwa tabel volume yag disusu merupaka tabel volume lokal karea cukup dega megguaka satu peubah saja, yaitu diameter poho. 3.4.3 Peyusua Model Persamaa Regresi Jumlah poho cotoh yag diguaka dalam peyusua model regresi sebayak 66 poho atau /3 dari total poho cotoh. Utuk mempermudah dalam pemiliha model regresi, data poho cotoh ditampilka ke dalam diagram pecar (scatterplot). Dari tebara data tersebut dapat dilihat pola peyebara dataya, apakah berbetuk pola liear atau pola o liear, sehigga dapat mempermudah dalam pemiliha model pedekataya. Beberapa model persamaa regresi yag aka diperguaka da dicoba dalam peyusua tabel volume lokal ii, atara lai: a. = a Dbh b (model Berkhout) b. = a + b Dbh² (model Kopezky-Gehrhardt) c. = a + b Dbh + c Dbh² (model Hoheadl-Kre) Keteraga: = volume poho (m 3 ) Dbh = Diameter setiggi dada (cm) a, b, c, da d adalah tetapa parametrik 3.4.4 Pemiliha Model Terbaik Dari model persama regresi yag diguaka, kemudia dilakuka pemiliha model peduga volume dega uji keberartia model. Pegujia ii dilakuka utuk megetahui ketepata dari sebuah model sehigga hasil dugaaya dapat dipercaya. Utuk medapatka model persamaa peduga volume yag terbaik, dilakuka dega membadigka kriteria-kriteria pegujia yag diguaka dalam uji keberartia model. Kriteria tersebut atara lai:
15 a. Koefisie determiasi (R ) Koefisie determiasi (R ) adalah suatu ukura besarya keragama amata Y disekitar rataaya yag dapat dijelaska oleh persamaa regresi. Nilai R meggambarka tigkat ketelitia da keerata peubah bebas dega peubah tidak bebasya. Koefisie determiasi ii diyataka dega rumus: Keteraga: R = Koefisie determiasi JKR = Jumlah Kuadrat regresi JKT = Jumlah kuadrat total b. Simpaga baku (s) R JKR x100% JKT Nilai simpaga baku yag semaki kecil meujukka bahwa ilai dugaaya semaki teliti. Nilai simpaga baku ditetuka dega rumus: s JKsisa s p Keteraga: s = Simpaga baku p = Derajat bebas sisa JKsisa = Jumlah kuadrat sisa c. Aalisis Keragama (ANOA) Persamaa-persamaa regresi yag telah diguaka kemudia dilakuka pegujia dega aalisis keragama (aalysis of variace) utuk melihat sigifika atau adaya ketergatuga peubah-peubah yag meyusu regresi tersebut (Tabel 1). Tabel 1 Aalisis keragama pegujia regresi (ANOA) Sumber Derajat Jumlah kuadrat Kuadrat tegah keragama bebas (JK) (KT) F hitug F tabel Regresi k = p-1 JKR KTR=JKR/k KTR/KTS Sisaa -k-1 JKS KTS=JKS/(-k-1) Total -1 JKT
16 Keteraga: p = bayakya parameter model regresi = bayakya poho cotoh dalam peyusua regresi tersebut. Dalam aalisa tersebut hipotesis yag diuji adalah: H 0 : β = 0 lawa H 1 : β 0 Dega kaidah keputusaya: F hitug > F tabel maka tolak H 0 F hitug F tabel maka terima H 0 Jika H 1 yag diterima (tolak H 0 ), maka regresi tersebut yata, artiya ada keterkaita atara peubah bebas (diameter poho) dega peubah tidak bebasya (volume poho). Sehigga setiap ada perubaha pada peubah bebasya aka terjadi perubaha pada peubah tidak bebasya. Jika H 0 yag diterima (tolak H 1 ), maka regresi tersebut tidak yata, artiya persamaa regresi tidak dapat diguaka utuk meduga volume poho berdasarka peubah bebasya. 3.4.5 alidasi Model Jumlah Poho cotoh yag telah dialokasika utuk pegujia validasi model sebayak 33 poho atau 1/3 dari jumlah poho cotoh. Uji validasi model dilakuka utuk meguji persamaa-persama yag telah di uji sebelumya pada peyusua regresi. Uji validasi ii dilakuka dega cara mecari da membadigka ilai dari Simpaga Agregasi (SA), Simpaga Rata-rata (SR), RMSE (Root Mea Square Error), bias da uji Chi-square. Nilai-ilai pegujia validasi tersebut dapat dihitug dega rumus di bawah ii: 1. Simpaga agregat (agregative deviatio) Simpaga agregat merupaka selisih atara jumlah volume dugaa (t i ) dega volume aktual (a i ). Persamaa yag baik memiliki ilai Simpaga Agregat (SA) yag berkisar dari -1 sampai +1 (Spurr 195). Nilai SA dapat dihitug dega rumus: S A i 1 t i i 1. Simpaga rata-rata (mea deviatio) Simpaga rata-rata merupaka rata-rata jumlah dari ilai mutlak selisih atara jumlah volume dugaa (t i ) da volume aktual (a i ), proporsioal i 1 t i a i
17 terhadap jumlah volume dugaa (t i ). Nilai simpaga rata-rata yag baik adalah tidak lebih dari 10 % (Spurr 195). Simpaga rata-rata dapat dihitug dega rumus: S R i 1 t i t i a i x 1 0 0 % 3. RMSE (Root Mea Square Error) RMSE meggambarka besarya selisih suatu ilai dugaa terhadap ilai sebearya. Nilai RMSE yag lebih kecil, meujukka model persamaa peduga volume yag lebih baik. RMSE dihitug dega rumus: RM SE 4. Bias i 1 ti ai ai x 100% Bias (B) adalah kesalaha sistematis yag dapat terjadi karea kesalaha dalam pegukura, kesalaha tekis pegukura maupu kesalaha karea alat ukur. (Akca 1995). Bias dapat dihitug dega rumus: B 5. Uji Chi-square a i i 1 t i a i x 1 0 0 % Uji χ² (chi-square), yaitu alat utuk meguji apakah volume poho yag diduga dega tabel volume poho dugaa (t i ) berbeda dega volume poho aktualya (a i ) (Walpole 1993). Hipotesis yag diuji sebagai berikut: H 0 : t = a da H 1 : t a Kriterium ujiya megguaka rumus sebagai berikut: χ² hitug = i1 ti ai ai Kaidah keputusaya adalah sebagai berikut: χ² hitug >χ² tabel (α,-1), maka terima H 1 χ² hitug χ² tabel (α,-1), maka terima H 0
18 keteraga: t i : olume dugaa tabel (m 3 ) a i : olume aktual (m 3 ) 3.4.6 Pemiliha Model Persamaa Regresi Peduga Terbaik Model persamaa regresi utuk peyusua tabel volume poho yag baik memiliki kriteria sebagai berikut: 1. Dalam uji keberartia model meghasilka ilai R yag besar, simpaga baku yag kecil da regresi yag dihasilka yata berdasarka aalisis keragamaya (ANOA).. Dalam uji validasi memilki stadard pegujia berikut: a. Nilai simpaga agregasi berada diatara -1 sampai + 1 (Spurr 195). b. Nilai Simpaga rata-rata tidak lebih dari 10 % (Spurr 195). c. Nilai RMSE da Bias relatif kecil. d. Apabila hasil Uji χ² (chi-square) atara ilai rata-rata yag diduga dega tabel volume dega ilai rata-rata yata (aktual), tidak meujukka perbedaa yag yata ( H 0 diterima). 3. Dalam scorig gabuga atara peyusua model dega validasi model memiliki skor da perigkat yag kecil. 3.4.7 Peyusua Tabel olume Tabel volume disusu berdasarka model peduga yag terpilih dari hasil jumlah scorig atara peyusua model dega validasi model.