31 rata per ha yang diperoleh lebih besar daripada nilai penduga ragam rata-rata per
ha unit contoh berbentuk six trees, tetapi lebih kecil daripada nilai penduga ragam rata-rata per ha unit contoh berbentuk ten trees. Ragam sangat mempengaruhi
selang kepercayaan, dimana semakin besar nilai ragam maka interval selang kepercayaan juga semakin besar. Dengan demikian interval selang kepercayaan
untuk volume dan luas bidang dasar rata-rata per ha pada unit contoh berbentuk ten trees secara berturut adalah 195,58 m
3
ha ≤ µ ≤ 287,01 m
3
ha dan 16,44
m
2
ha ≤ µ ≤ 24,19 m
2
ha. Untuk unit contoh berbentuk eight trees, interval selang kepercayaannya secara berturut-turut adalah
257,40 m
3
ha ≤ µ ≤ 317,02 m
3
ha dan 21,66 m
2
ha ≤ µ ≤ 26,72 m
2
ha. Untuk unit contoh berbentuk six trees, interval selang kepercayaannya secara
berturut-turut adalah 274,95 m
3
ha ≤ µ ≤ 322,21 m
3
ha dan 23,17 m
2
ha ≤ µ ≤ 27,18 m
2
ha.
E. Analisis Ragam
Analisis ragam dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan antar perlakuan, dalam hal ini berbagai bentuk unit contoh yang diterapkan. Analisis
ragam yang dilakukan menggunakan rancangan acak lengkap RAL dengan uji lanjutan berupa uji Dunnet. Uji Dunnett digunakan karena analisis ragam
dilakukan dengan menggunakan suatu perlakuan sebagai kontrol yakni unit contoh berbentuk circular. Hasil analisis ragam dapat dilihat pada Tabel 11 untuk
keragaman volume rata-rata dan Tabel 12 untuk keragaman luas bidang dasar rata-rata.
Tabel 11. Hasil analisis ragam pengaruh perbedaan bentuk unit contoh terhadap keragaman volume rata-rata tegakan
Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
F
hitung
F
tabel
Perlakuan 3 325470
108490 2,30
2,63
Galat 420
19807928 47162
Total 423
20133398
32 Tabel 12. Hasil analisis ragam pengaruh perbedaan bentuk unit contoh terhadap
keragaman luas bidang dasar rata-rata tegakan
Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
F
hitung
F
tabel
Perlakuan 3 2443
814 2,34
2,63
Galat
420 146143
348
Total 423
148585 Hasil analisis ragam berdasarkan jumlah unit contoh yang diukur
menunjukkan bahwa belum nampak adanya perbedaan hasil yang nyata untuk perbedaan antar perlakuan terhadap keragaman volume rata-rata dan luas bidang
dasar rata-rata. Ini terlihat dari nilai F
tabel
yang lebih besar dari nilai F
hitung
. Ini berarti dengan adanya perbedaan bentuk unit contoh yang diterapkan, akan
menghasilkan nilai dugaan yang tidak berbeda pula untuk volume dan luas bidang dasar.
F. Sampling Error
Sampling error atau kesalahan dalam pengambilan contoh diperlukan untuk menentukan ketelitian dari suatu pengukuran. Semakin kecil nilai sampling
error yang diperoleh, maka semakin besar tingkat ketelitian dari suatu pengukuran. Nilai sampling error pada berbagai bentuk unit contoh dapat dilihat
pada Tabel 13. Tabel 13. Hasil perhitungan sampling error berbagai bentuk unit contoh pada
tegakan
Bentuk Unit Contoh Nilai
Sampling Error Volume
LBDS
Circular 8,13 8,29
6-trees 7,91 7,95
8-trees 10,38 10,46
10-trees 18,95 19,09
Adapun histogram nilai sampling error pada berbagai bentuk unit contoh untuk volume dan luas bidang dasar tegakan dapat dilihat pada Gambar 4 dan
Gambar 5.
33
8.13 7.91
10.38 18.95
0.00 2.00
4.00 6.00
8.00 10.00
12.00 14.00
16.00 18.00
20.00
SE
Circular 6-trees
8-trees 10-trees
Bentuk Unit Contoh
Data Sampling Error dalam M enduga Volume Tegakan
Gambar 4. Histogram nilai sampling error dalam menduga volume tegakan pada berbagai bentuk unit contoh
8.29 7.95
10.46 19.09
0.00 2.00
4.00 6.00
8.00 10.00
12.00 14.00
16.00 18.00
20.00
SE
Circular 6-trees
8-trees 10-trees
Bentuk Unit Contoh
Data Sampling Error dalam M enduga LBDS Tegakan
Gambar 5. Histogram nilai sampling error dalam menduga luas bidang dasar tegakan pada berbagai bentuk unit contoh
Dari hasil perhitungan sampling error yang diperoleh, dapat terlihat nilai sampling error terkecil terdapat pada unit contoh berbentuk six trees baik dalam
menduga volume dan luas bidang dasar tegakan yakni masing-masing sebesar 7,91 dan 7,95 . Ini berarti unit contoh berbentuk six trees sangat cocok
34 digunakan dalam menduga volume dan luas bidang dasar karena memiliki tingkat
ketelitian yang paling baik.
G. Efisiensi Relatif
