Penyusunan Tabel Volume Lokal Jenis Keruing (Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah

PARAKANTJA TIMBER, KALIMANTAN TENGAH

DWI OKI PRAMUDYA

DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN

FAKULTAS KEHUTANAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2013

PARAKANTJA TIMBER, KALIMANTAN TENGAH

DWI OKI PRAMUDYA

E14080071

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Kehutanan pada Fakultas Kehutanan

Institut Pertanian Bogor

DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN

FAKULTAS KEHUTANAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2013

(Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah. Dibimbing oleh AHMAD HADJIB.

Agar kelestarian hutan dapat terjamin, perlu dilakukan rencana pengelolaan hutan yang baik, cermat dan informasi yang akurat serta dapat dipercaya. Informasi yang dibutuhkan salah satunya adalah data mengenai potensi tegakan. Pendugaan potensi tegakan hutan berkaitan dengan pendugaan volume kayunya. Untuk mengumpulkan informasi tersebut, maka perlu dilakukan kegiatan inventarisasi hutan.

Salah satu alat bantu untuk mempermudah dan mempercepat kegiatan iventarisasi hutan adalah tabel volume. Pendugaan volume pohon berdiri dengan tabel volume akan lebih efisien dan menghemat biaya dan waktu. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyusun tabel volume lokal jenis keruing (Dipterocarpus spp.) pada areal IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah. Adapun tabel volume pohon yang dibuat adalah tabel volume lokal dengan diameter pohon setinggi dada (Dbh) sebagai peubah bebasnya.

Penyusunan tabel volume yang dilakukan menggunakan tiga model persamaan regresi dengan diameter sebagai peubah bebasnya. Model persamaan penduga volume terbaik dipilih dari ketiga model persamaan regresi tersebut berdasarkan kriteria uji statistik dalam penyusunan dan validasi model. Kriteria uji tersebut yaitu koefisien determinasi (R2), simpangan baku (s), analisis keragaman, bias, Simpangan Agregat (SA), Simpangan Rata-rata (SR), akar rata-rata kuadrat simpangan (RMSE), dan uji beda rata-rata khi-kuadrat (χ2). Berdasarkan kriteria tersebut, model persamaan penduga volume keruing (Dipterocarpus spp.) terbaik adalah model persamaan Berkout V = 0,0003631Dbh2,26 dengan nilai s = 0,059, R2 = 98,70%, Fhitung = 4875,51%, bias = 14,81%, SA = 0,03, SR = 11,04%, RMSE

= 19,12% dan χ2 = 1,37.

DWI OKI PRAMUDYA. The Local Tree Volume Table Constructions of the Keruing (Diperocarpus spp.) at IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Central Kalimantan. Under supervision of AHMAD HADJIB.

In order for the forest sustainability can be ensured, need to do a good forest management plan, careful and accurate information and reliable. The information needed is data about the potential of forest stands. Potential prediction of forest stands are related to the timber volume prediction. To collect such information, then the forest inventory of activities needs to be done.

One of the tools to simplify and accelerate the activities of forest inventory is the volume table. Prediction tree stand volume by using the volume table will be more efficient and save costs and time. The purpose of this research is to develop a local volume table of keruing (Dipterocarpus spp.) in the area of IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Central Kalimantan. The table volume made is table volume premises with diameter of trees as high as the chest (Dbh) as free variables.

The preparation of a volume table is done using three models a regression equation with a diameter as free variables. A model of an equation probe volume was selected from third best model the regression equation is based on criteria test statistics in the preparation and validation model. The test criteria, namely the coefficient of determination (R2), standard deviation (s), diversity analysis, refraction, aggregate deviation (SA), average deviation (SR), the Root Mean Square Error (RMSE), and mean difference test chi-squared (χ2). Based on these criteria, the model equations estimators keruing (Dipterocarpus spp.) is a model equation Berkout V = 0, 0003631Dbh2, 26 with the value s = 0,059, R2 = 98,70%,

Fhitung = 4875,51%, bias = 14,81%, SA = 0,03, SR = 11,04%, RMSE = 19,12,%

and χ2 = 1,37.

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penyusunan Tabel Volume Lokal Jenis Keruing (Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah adalah benar-benar hasil karya saya sendiri dengan bimbingan dosen pembimbing dan belum pernah digunakan sebagai karya ilmiah pada perguruan tinggi atau lembaga manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Bogor, Januari 2013

Dwi Oki Pramudya NRP E14080071

Judul Penelitian : Penyusunan Tabel Volume Lokal Jenis Keruing

(Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah

Nama : Dwi Oki Pramudya

NRP : E14080071

Menyetujui: Dosen Pembimbing,

Ir. Ahmad Hadjib, MS NIP. 19500123 1974121 001

Mengetahui:

Ketua Departemen Manajemen Hutan IPB,

Dr. Ir. Didik Suharjito, MS NIP. 19630401 199403 1 001

Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 28 Oktober 1989 sebagai anak ke dua dari tiga bersaudara pasangan Bapak Sutarto dan Ibu Winarti, S.Pd. Riwayat pendidikan penulis dimulai dari tahun 1995 di TK Al-Kautsar Jakarta. Pada tahun 1996 hingga tahun 2002 penulis melanjutkan pendidikan di SD Negeri Jagakarsa 01 Pagi Jakarta, kemudian melanjutkan pendidikan di SLTP Negeri 166 Jakarta pada tahun 2002 sampai dengan tahun 2005 dan pada tahun 2005 melanjutkan pendidikan di SMA Negeri 49 Jakarta sampai dengan tahun 2008.

Penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk Institut Pertanian Bogor (USMI) pada tahun 2008 pada jurusan Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor. Selama masa studinya penulis telah mengikuti Praktek Pengenalan Ekosistem Hutan (P2EH) di Sancang Timur-Papandayan pada tahun 2010, kemudian Praktek Pengelolaan Hutan (P2H) di Hutan Pendidikan Gunung Walat Sukabumi, Kesatuan Pengelolaan Hutan (KPH) Cianjur, dan Taman Nasional Gunung Halimun Salak (TNGHS) pada tahun 2011, magang mandiri di Hutan Pendidikan Gunung Walat Sukabumi pada tahun 2011 dan Praktek Kerja Lapang (PKL) di PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah pada tahun 2012. Selama mengikuti pendidikan, penulis tercatat sebagai anggota di Himpro FMSC (Forest Management Student Club).

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Kehutanan IPB, penulis melakukan penelitian dengan judul “Penyusunan Tabel Volume Lokal Jenis Keruing (Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah” di bawah bimbingan Ir. Ahmad Hadjib, MS.

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai salah satu syarat dalam memperoleh gelar sarjana pada Program Studi Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Skripsi ini adalah hasil penelitian yang berjudul “Penyusunan Tabel Volume Lokal Jenis Keruing (Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakanta Timber, Kalimantan Tengah”. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April hingga Mei 2012.

Penulis menyadari dalam pembuatan skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun untuk perbaikan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi banyak pihak.

Bogor, Januari 2013

UCAPAN TERIMA KASIH

Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Kedua orang tua serta seluruh keluarga yang telah memberikan dukungan, perhatian, nasihat, dan berkorban hingga penulis dapat menyelesaikan program sarjana ini.

2. Ir. Ahmad Hadjib, MS selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberikan nasihat, bimbingan, kesabaran, dan motivasi hingga selesainya skripsi ini.

3. Dr. Ir. Iwan Hilwan, MS selaku dosen penguji dan Dr. Ir. Muhdin, MSc selaku dosen ketua sidang atas saran dan nasehat yang diberikan kepada penulis. 4. Pimpinan beserta seluruh staff PT. Kayu Lapis Indonesia (KLI) dan

IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber atas semua bantuan, fasilitas, informasi, dan bimbingan yang diberikan kepada penulis.

5. Teman-teman yang melaksanakan PKL dan penelitian di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber yaitu: Agum Gunawan Supangkat, Eharapenta Tarigan, Dwi Endah Widyasih, Mohd. Zainur Rizal, Febriandi Randana, dan Dien Andini.

6. Sahabat penulis: Nofel Saputra, Eharapenta Tarigan, Haqqi Annazili, Muhammad Riza Abdillah, Mohd. Zainur Rizal, dan Heng Raka Abimanyu atas segala dukungan dan pengorbanan serta keceriaan persahabatan yang diberikan selama ini.

7. Teman-teman Fahutan dan Manajemen Hutan 45, terima kasih atas dukungan yang diberikan selama menuntut ilmu.

8. Keluarga besar Wisma Galih atas kebersamaan, semangat, dan dukungan moral yang diberikan selama penulis tinggal di Wisma Galih.

9. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu yang telah memberikan sumbangsihnya yang tidak ternilai.

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR ...i

UCAPAN TERIMA KASIH ...ii

DAFTAR ISI ...iii

DAFTAR TABEL ...vi

DAFTAR GAMBAR ...vi

DAFTAR LAMPIRAN ...vi

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Tujuan Penelitian ... 2

1.3 Manfaat Penelitian ... 2

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 3

2.1 Inventarisasi Hutan ... 3

2.2 Penentuan Volume Pohon ... 3

2.3 Penyusunan Tabel Volume ... 5

2.4 Persamaan Penduga Volume Pohon ... 7

2.5 Deskripsi Umum Tentang Keruing (Dipterocarpus spp.) ... 7

2.5.1 Taksonomi ... 7

2.5.2 Deskripsi Botani dan Habitat ... 8

2.5.3 Penyebaran Habitat ... 8

2.5.4 Kegunaan Kayu ... 9

BAB III METODE PENELITIAN ...10

3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian ...10

3.2 Alat dan Bahan ...10

3.2.1 Alat ...10

3.2.2 Bahan ...10

3.3 Metode Pengumpulan Data ...10

3.3.1 Pengumpulan Data Secara Langsung (primer) ...10

3.3.2 Pengumpulan Data Secara Tidak Langsung (sekunder) ...11

3.4.1 Analisis Hubungan antara Diameter dengan Tinggi

Pohon ...12

3.4.2 Pengujian Koefisien Korelasi dengan Uji ZFisher ...13

3.4.3 Penyusunan Model Persamaan Regresi ...14

3.4.4 Pemilihan Model Terbaik ...14

3.4.5 Validasi Model ...16

3.4.6 Pemilihan Model Persamaan Regresi Penduga Terbaik ...18

3.4.7 Penyusunan Tabel Volume ...18

BAB IV KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN ...19

4.1 Sejarah Perusahaan ...19

4.2 Letak Geografis dan Luas ...19

4.3 Kondisi Fisik Wilayah ...20

4.3.1 Topografi dan Kemiringan Lahan ...20

4.3.2 Keadaan Geologi ...21

4.3.3 Jenis Tanah ...21

4.3.4 Iklim dan Curah Hujan...22

4.3.5 Hidrologi ...22

4.3.6 Kondisi Vegetasi Hutan ...23

4.4 Penduduk ...23

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN...25

5.1 Pemilihan Pohon Contoh ...25

5.2 Penyusunan Model Regresi...26

5.2.1 Analisis Hubungan antara Diameter Setinggi Dada (Dbh) Dengan Tinggi Bebas Cabang (Tbc) ...26

5.2.2 Pengujian Koefisien Korelasi dengan ZFisher ...26

5.2.3 Analisis Penyusunan Model Persamaan Regresi ...27

5.2.3.1 Model Persamaan Regresi ...28

5.3 Validasi Model Regresi ...29

5.4 Pemilihan Model Persamaan Regresi Terbaik ...30

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN...32

6.1 Kesimpulan ...32

DAFTAR PUSTAKA ...33 LAMPIRAN ...35

DAFTAR TABEL

No Halaman

1. Analisis keragaman pengujian regresi (ANOVA) ...15

2. Jenis tanah yang terdapat di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim ...22

3. Jenis penutupan lahan areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim ...23

4. Jumlah rumah tangga dan penduduk di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim ...24

5. Jumlah pohon contoh pada masing-masing kelas diameter ...25

6. Hasil uji transformasi ZFisher ...27

7. Model persamaan regresi penduga volume dan nilai-nilai pembanding untuk mendapatkan volume terbaik dari setiap model ...28

8. Hasil uji validasi model regresi ...29

9. Scoring model penduga volume ...31

DAFTAR GAMBAR

No Halaman 1. Penyebaran jumlah pohon contoh pada maisng-masing kelas diameter ...25

2. Diagram pencar (scatterplot) hubungan antara diameter (Dbh) dengan volume (Va) ...27

DAFTAR LAMPIRAN

No Halaman 1. Peta tata bata kawasan IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber ...36

2. Hasil pengolahan data dengan software statistik (Minitab 14)...37

3. Data penyusunan model ...39

4. Data uji validasi model ...42

5. Tabel volume lokal keruing (Dipterocarpus spp.) di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah ...44

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Hutan merupakan sumber kekayaan alam yang sangat penting dan memiliki banyak manfaat bagi kehidupan manusia. Manfaat hutan dapat dirasakan secara langsung (tangible) dan tidak langsung (intangible). Manfaat hutan yang dapat dirasakan secara langsung seperti hasil hutan berupa kayu dan non kayu (getah, rotan, tanaman obat, buah-buahan, dll), sedangkan manfaat hutan secara tidak langsung berupa jasa lingkungan seperti ekowisata, fungsi hidrologis, serta sebagai habitat makhluk hidup (flora dan fauna).

Seiring bertambahnya jumlah penduduk di Indonesia, maka permintaan kayu pun akan meningkat. Oleh karena itu, perlu dilakukan rencana pengelolaan hutan yang baik, cermat dan informasi yang akurat serta dapat dipercaya sehingga kelestarian hutan dapat terjamin walaupun digunakan secara terus-menerus. Informasi yang dibutuhkan salah satunya adalah data mengenai potensi tegakan hutan. Untuk mengumpulkan data dan informasi tersebut, maka perlu dilakukan kegiatan inventarisasi hutan.

Inventarisasi hutan merupakan kegiatan pengumpulan data dan informasi untuk menyajikan taksiran-taksiran potensi tegakan hutan. Pendugaan potensi tegakan hutan berkaitan dengan pendugaan volume kayunya. Dengan mengetahui potensi tegakan tersebut, maka dapat membantu kegiatan pengelolaan hutan dalam menduga potensi tegakan yang dapat diproduksi untuk memenuhi permintaan kayu di pasaran.

Permasalahan yang dihadapi dalam kegiatan inventarisasi hutan di lapangan adalah pendugaan volume kayu berdiri yang cenderung menggunakan dimensi-dimensi pohon yang sulit dan tidak praktis diukur langsung di lapangan. Pendugaan volume pohon dengan peubah tinggi cukup sulit dilakukan di lapangan dan memakan banyak waktu serta biaya. Oleh karena itu, dibutuhkan alat-alat bantu untuk mempermudah dan mempercepat kegiatan inventarisasi tersebut dari segi biaya dan waktu, salah satunya dengan menggunakan tabel volume. Jenis tabel volume yang lebih praktis dan efisien digunakan adalah tabel volume lokal

karena hanya menggunakan satu peubah saja, yaitu diameter setinggi dada (Dbh) yang pengukurannya relatif mudah dilakukan di lapangan.

1.2 Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan menyusun tabel volume lokal jenis keruing (Dipterocarpus spp.) pada areal IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan tengah.

1.3 Manfaat Penelitian

1. Menghasilkan tabel volume lokal jenis keruing (Dipterocarpus spp.) yang akan mempermudah dan mempercepat pelaksanaan kegiatan inventarisasi hutan di IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parkantja Timber, Kalimantan Tengah.

2. Menjadi salah satu bahan pertimbangan dalam menenentukan target produksi dalam pengelolaan hutan alam pada PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Inventarisasi Hutan

Menurut Dephut (1970), inventarisasi hutan adalah pengumpulan dan penyusunan data mengenai hutan dalam rangka pemanfaatan hutan bagi masyarakat secara lestari dan serba guna. Hush (1987) menyatakan bahwa, inventarisasi hutan lengkap dipandang dari segi penaksiran kayu harus berisi deskripsi areal berhutan serta pemilikannya, penaksiran volume pohon-pohon yang masih berdiri, dan penaksiran mengenai pengeluaran hasil.

2.2 Penentuan Volume Pohon

Menurut Husch (1963), volume adalah besaran tiga dimensi suatu benda yang dinyatakan dalam satuan kubik. Volume diperoleh dari hasil perkalian antara satuan dasar panjang, yaitu panjang, lebar dan tinggi.

Volume kayu atau pohon-pohon dalam tegakan hutan merupakan besaran yang tidak dapat ditentukan secara langsung di lapangan, melainkan dilakukan melalui komponen-komponen (peubah-peubah) yang menentukan besarnya volume kayu/pohon tersebut. Volume pohon dapat diperkirakan dari hubungan nyata antara pohon dan volume pohon tertentu. Diameter, tinggi dan faktor bentuk merupakan peubah tak bebas yang biasa digunakan untuk menentukan nilai-nilai dari peubah bebas volume pohon, hasil akhirnya digambarkan dalam suatu rumusan atau bentuk tabel (Husch et al. 2003).

Dephut (1992), menyatakan volume kayu dapat dibedakan menurut berbagai macam klasifikasi sortimen. Beberapa jenis volume kayu yang paling lazim dihitung berdasarkan bagian batang yang diukur sebagai dasar penaksiran adalah:

1. Volume tunggak: yaitu volume kayu yang terdiri atas akar dan pangkal pohon, sampai ketinggian (tunggak) tertentu. Tinggi tunggak ini bervariasi dari 0,1-0,5 m, tetapi sebagian besar diambil 0,3 m. Di daerah yang berbukit, tinggi tunggak dihitung sama dengan tinggi banir.

2. Volume kayu batang (Vst): yaitu volume kayu diatas tunggak sampai permukaan tajuk. Bagian pohon yang menyusun volume ini adalah batang pokok sampai percabangan pertama.

3. Volume kayu tebal (Vdk): yaitu volume kayu diatas tunggak sampai diameter dengan kulit termasuk 10 cm, termasuk batang pokok dan cabang-cabang besar.

4. Volume kayu pohon (Vbm): yaitu volume kayu semua bagian pohon, mulai dari volume tunggak sampai volume ranting (ujung pohon).

Untuk menentukan volume sortimen kayu sebagai bagian dari volume kayu/pohon, telah dikembangkan rumus-rumus matematik (Loestsch et al. 1973) sebagai berikut:

Rumus Huber : V = g x_m 

Rumus Smalian : V = ( 1 2) 2 g g

x 



Rumus Newton : V = ( 1 4 2) 6

m

g g g

x

 



Keterangan:

V = Volume log atau batang (m3) g1 = Luas bidang dasar pangkal (m2)

g2 = Luas bidang dasar ujung batang (m2)

gm = Luas bidang dasar bagian tengah batang (m2)

 = Panjang batang pohon (m)

Rumus Smalian mempunyai ketepatan yang lebih kecil dibandingkan dengan rumus Huber dan rumus Newton. Namun demikian rumus Smallian banyak digunakan karena cukup praktis dan mudah dalam penerapannya. Rumus Newton memberikan ketelitian yang tinggi dibanding dengan rumus lainnya, namun rumus ini memerlukan pengukuran kedua ujung batang dan tengah batang, sehingga penggunaannya lebih terbatas dan kurang praktis (Sutarahardja 2008).

Volume pohon merupakan suatu besaran yang diperoleh dari perkalian antara luas bidang dasar dengan tinggi pohon. Volume pohon dapat juga dihitung dengan cara menjumlahkan volume tiap-tiap seksi yang ada pada pohon tersebut (Loetsch et al. 1973).

2.3 Penyusunan Tabel Volume

Menurut Caillez (1980), pengertian tabel volume atau tariff adalah sebuah tabel, rumusan atau gambar yang menentukan dugaan volume sebuah pohon atau sekumpulan pohon berdasarkan peubah-peubah yang disebut masukan tariff. Lebih lanjut diterangkan bahwa yang dimaksud dengan masukan tariff adalah peubah pohon berupa diameter acuan, tinggi total atau peubah tegakan berupa luas bidang dasar per hektar atau tinggi rataan yang lebih mudah diperoleh dibandingkan volume itu sendiri.

Tabel volume pohon secara teoritis adalah yang paling baik untuk digunakan dalam inventarisasi hutan potensi kayu dalam tegakan hutan, namun demikian pengukuran tinggi pohon yang disyaratkan menyebabkan penggunaan tabel tersebut tidak praktis. Hal ini disebabkan karena pengukuran tinggi pohon memerlukan banyak waktu dan dapat menjadi sumber kesalahan (Husch et al. 2003).

Menurut Spurr (1952), penyusunan tabel volume pohon dimaksudkan untuk memperoleh taksiran volume pohon melalui pengukuran satu atau beberapa peubah penentu volume pohon serta untuk mempermudah kegiatan inventarisasi hutan dalam menduga potensi tegakan. Meskipun demikian, untuk meningkatkan efisiensi dalam penaksiran volume tegakan dengan tidak mengurangi ketelitian yang diharapkan, diusahakan dalam penyusunan tabel volume pohon memperkecil jumlah peubah bebas penentu volume pohon dan diberlakukan pada daerah setempat. Tabel yang dimaksud adalah tabel volume pohon lokal atau tarif volume.

Menurut Avery dan Burkhart (1994), tabel volume pohon yang berdasarkan pada satu peubah dari diameter setinggi dada (Dbh) biasa disebut tabel volume lokal, sedangkan tabel volume yang menghendaki si pengguna juga memperoleh tinggi pohon dan kemungkinan juga bentuk atau taper disebut sebagai tabel volume standar. Selain itu Avery dan Burkhart (1994), menyatakan bahwa dalam konteks penentuan volume pohon, tabel tarif adalah kumpulan dari tabel volume lokal. Tabel tarif didasarkan pada asumsi bahwa volume memiliki hubungan linear pada diameter kuadrat atau luas bidang dasar.

Tabel volume pohon lokal atau tarif volume adalah bentuk khusus dari tabel volume pohon, yaitu tabel yang memberikan nilai volume pohon dengan cukup mengetahui hanya satu besaran saja dari pohon yang bersangkutan. Besaran tersebut adalah yang paling mudah diukur, yaitu diameter pohon setinggi dada atau keliling pohon setinggi dada. Dengan tidak mengikut sertakan besaran tinggi pohon, maka tarif volume memiliki daerah berlaku yang terbatas (Sutarahardja 2008).

Menurut Sutarahardja (2008), penyusunan tabel volume lokal berlandaskan atas dasar asumsi, bahwa pohon-pohon dengan diameter yang sama akan memberikan volume yang sama pula, apabila kondisi tempat tumbuhnya sama. Asumsi tersebut dapat diterima apabila ada hubungan yang kuat antara tinggi pohon dengan diameter dan volume pohon. Dengan adanya hubungan yang erat antara diameter dan tinggi pohon, maka dapat dijamin bahwa segala perubahan yang terjadi pada pohon yang disebabkan oleh adanya variasi tinggi pohon akan tercakup oleh adanya variasi diameter pohon.

Tahapan pembentukkan tabel volume, meliputi (Sutarahardja et al. 2010): 1. Pemilihan pohon-pohon contoh serta pengukuran dimensi pohon dan

pengolahan data hingga diperoleh volume setiap pohon.

2. Penyusunan persamaan regresi hubungan volume dengan diameter (menggunakan kira-kira 2/3  3/4 dari jumlah pohon contoh).

3. Pengujian persamaan regresi yang diperoleh untuk menentukan akurasinya (menggunakan kira-kira 1/4  1/3 dari jumlah pohon contoh).

Jumlah pohon contoh sebanyak 50-100 pohon sudah mencukupi untuk menyusun tabel volume lokal yang dapat dipakai untuk jenis tunggal (Loetsch et al. 1973). Dalam pemilihan pohon contoh, perlu diperhatikan juga ketersebaran diameter sehingga mewakili kisaran diameter dari yang terkecil sampai terbesar. Semakin lebar kisaran diameter dari pohon-pohon contoh tersebut, maka model yang terbentuk nantinya akan semakin leluasa digunakan untuk menduga volume dari pohon yang berdiameter kecil sampai besar. Selain itu, apabila tinggi pohon akan dijadikan sebagai peubah bebas (selain diameter), pengambilan pohon contoh pun harus mewakili ketersebaran tinggi pohon dalam tegakannya (Fahutan IPB 2010).

2.4 Persamaan Penduga Volume Pohon

Beberapa persaman hubungan antara volume pohon dengan peubah-peubah penentunya yang biasa digunakan dalam penyusunan tabel volume pohon (Loestch et al. 1973).

a. Satu peubah bebas, hanya diameter pohon: 2

0 1

V  b b d (Kopezky-Gehrhardt)

2

1 2

V b db d (Dissescu-Meyer) 2

0 1 2

V  b b db d (Hohenadl-Krenn) 1

0

b

V b d (Berkhout)

0 1

logV  b b logd (Husch) b. Dua Peubah bebas, diameter dan tinggi pohon:

 

₂ 1 0

b

V b d h (Spurr)

2 2

0 1 2 3

V  b b d b d h b h (Stoate)

2 2 2 2

1 2 3 2

V b d b d h b dh b h (Naslund)

1 2

0

b b

V b d h (Scumacher-Hall) Keterangan: V : Volume pohon (m3)

d : Diameter pohon setinggi dada (cm) h : Tinggi pohon total (m)

b b₀, ...₁ : Konstanta

2.5 Deskripsi Umum Tentang Keruing (Dipterocarpus ssp.) 2.5.1 Taksonomi

Taksonomi dari jenis keruing menurut Cronquist (1981) dalam Dasuki (1991): Kerajaan : Plantae

Divisi : Magnoliophyta Kelas : Magnoliopsida Ordo : Theales

Famili : Dipterocarpaceae Genus : Dipterocarpus

2.5.2 Deskripsi Botani dan Habitat

Tinggi pohon keruing dapat mencapai 50 m dengan panjang bebas cabang 35 m, diameter dapat mencapai 120 cm, bentuk batang silindris, berbanir setinggi 1-2 m, pada D. confertus dapat mencapai 4 m. Kayu teras berwarna coklat-merah, coklat, kelabu-coklat atau merah-coklat-kelabu. Kayu gubal berwarna kuning atau coklat muda semu-semu kelabu dan mempunyai batas yang jelas dengan kayu teras, lebar 2 – 10 cm (Martawijaya et al. 2005).

Jenis-jenis keruing tumbuh dalam hutan primer pada berbagai habitat dari permukaan laut sampai ketinggian 1500 mdpl. Jenis-jenis tertentu mempunyai habitat yang spesifik, seperti tepi sungai yang berair deras (D. oblongifolius atau laran), tanah endapan di tepi sungai (D. elongatus atau keruing pasir), tanah gambut di atas pasir putih (D. borneensis atau keruing sindur), punggung bukit (ada beberapa jenis) dan tempat-tempat yang beriklim musim atau kemarau nyata (D. gracilis atau keladan). Keruing jarang sekali tumbuh di hutan lebat yang terdapat di lembah. Untuk kelangsungan hidupnya sebagian besar semai keruing memerlukan cahaya banyak. Di Kalimantan jenis-jenis keruing merupakan jenis yang sering dapat ditemukan setelah jenis-jenis meranti dan di Kalimantan Timur dapat mencapai tujuh pohon per hektar (Kartawinata 1983).

2.5.3 Penyebaran Habitat

Keruing atau Dipterocarpus adalah marga pepohonan penghasil kayu pertukangan yang berasal dari keluarga Dipterocarpaceae. Marga ini memiliki sekitar 70 spesies yang menyebar terutama di Asia Tenggara; mulai dari India dan Srilanka, di barat, melalui Burma, Indocina dan Cina bagian selatan, Thailand, hingga ke kawasan Malesia bagian barat. Di wilayah Malesia, keruing tersebar di hutan-hutan Semenanjung Malaya, Sumatera, Kalimantan, Filipina, Jawa, Bali, Lombok dan Sumbawa (Soerianegara & Lemmens 1994). Jadi umumnya tidak melewati garis Wallace, kecuali yang ditemukan di Lombok dan Sumbawa. Tumbuhan ini merupakan komponen yang penting dari hutan dipterokarpa. Nama ilmiahnya berasal dari bahasa Yunani yang berarti buah yang bersayap dua (di: dua; pteron: sayap; carpos: buah).

2.5.4 Kegunaan Kayu

Kayu keruing cocok untuk konstruksi bangunan, lantai, karoseri (kerangka, lantai dan dinding), bangunan pelabuhan dan bantalan kereta api. Selain daripada itu banyak juga dipakai untuk perkapalan (dek dan kulit tongkang) dan bagian perumahan (balok, tiang, papan dan kerangka atap. Untuk semua penggunaan dimana terdapat serangan jamur, serangga atau binatang laut perusak kayu, kayu keruing harus diawetkan dengan bahan pengawet yang sesuai. Setelah diawetkan kayu keruing baik untuk dipergunakan sebagai bantalan dan tiang listrik (Martawijaya et al. 2005).

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di areal kerja IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah selama satu bulan pada bulan April hingga Mei 2012.

3.2 Alat dan Bahan 3.2.1 Alat

Alat yang digunakan untuk pengambilan data di lapangan, yakni pita ukur/phi-band, meteran, galah sepanjang 2 m, tally sheet, alat tulis, kamera digital. Adapun alat yang digunakan dalam pengolahan data, yakni komputer (laptop), kalkulator, software Microsoft Excell 2007 dan Minitab 14.

3.2.2 Bahan

Bahan yang dipakai dalam penelitian ini adalah tegakan keruing (Dipterocarpus spp.) pada berbagai kelas diameter.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data pada penelitian ini terdiri atas dua macam, yakni pengumpulan data secara langsung (primer) dan pengumpulan data secara tidak langsung (sekunder).

3.3.1 Pengumpulan Data Secara Langsung (primer)

Pengumpulan data primer dilakukan dengan cara mengambil pohon contoh sebanyak 99 pohon bersamaan dengan kegiatan penebangan pada RKT 2012 petak 91N dan 92N. Pohon contoh tersebut terbagi menjadi 8 kelas diameter dengan interval kelas 10 cm. Kelas diameter dimulai dari kelas diameter 10-19,9 cm, 20-29,9 cm, 30-39,9 cm, 40-49,9 cm, 50-59,9 cm, 60-69,9 cm, 70-79,9 cm dan 80-89,9 cm. Dari 99 pohon contoh yang diambil, 66 pohon (2/3 pohon contoh) digunakan untuk penyusunan persamaan regresi dan 33 pohon (1/3 pohon contoh) untuk validasi. Pemilihan pohon contoh tersebut dilakukan secara purposive. Adapun syarat-syarat pohon yang diambil sebagai contoh antara lain:

lurus, tidak menggarpu, bebas dari serangan hama penyakit dan tersebar pada seluruh kelas diameter. Pada setiap pohon contoh yang terpilih, dilakukan tahapan pengukuran yang meliputi:

1. Diameter setinggi dada (Dbh = 1,3m) pohon contoh diukur dengan menggunakan pita ukur (1,5 m).

2. Diameter per seksi (panjang seksi 2 m) dari pangkal pohon rebah sampai panjang bebas cabang diukur dengan menggunakan pita ukur dan meteran. 3. Tinggi Bebas Cabang (TBC) pohon contoh diukur dengan cara mengukur

panjang pohon rebah hingga cabang pertama pembentuk tajuk menggunakan meteran (30 m).

Data tersebut kemudian digunakan untuk menghitung volume masing-masing pohon contoh (volume aktual) dengan menjumlahkan volume tiap seksi batang pohon contoh. Untuk volume pohon per seksi dihitung dengan menggunakan rurnus Smalian, yaitu:

i

Vs =





2

LBD pangkalLBD ujung

x panjang seksi

Menghitung volume pohon aktual dengan menggunakan rumus: Va =

1

n i iVs



Keterangan:

Va : volume aktual phon (m3)

Vs_i : volume seksi ke-I dari satu pohon (m3) i : urutan seksi ke-… (1, 2,…, n)

n : jumlah seksi

3.3.2 Pengumpulan Data Secara Tidak Langsung (sekunder)

Pengumpulan data sekunder dilakukan dengan cara mencari data mengenai kondisi umum lokasi penelitian. Data ini diperoleh dari arsip Rencana Kerja Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu pada Hutan Alam (RKUPHHK-HA) PT. Sarmiento Parakantja Timber periode tahun 2011-2020.

3.4 Analisis Data

3.4.1 Analisis Hubungan antara Diameter dengan Tinggi Pohon

Hubungan antara diameter dengan tinggi pohon dapat dijadikan acuan dalam penyusunan tabel volume. Untuk penyusunan tabel volume lokal dibutuhkan hubungan yang erat antara diameter dengan tinggi pohon sehingga hanya menggunakan satu peubah bebas saja yaitu diameter. Apabila hubungan antara diameter dengan tinggi pohon tidak erat maka dalam penyusunan tabel volume harus menggunakan kedua peubah tersebut dan tabel volume ini disebut tabel volume standar. Hubungan ini dapat dilihat dari besarnya koefisien korelasi dari kedua peubah tersebut. Cara menghitung nilai koefisien korelasi (r) antara diameter dengan panjang pohon menggunakan rumus sebagai berikut:



 















1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 . . . . n n i i i i n i i i _xy

n n _{x y}

i i

n i n i

i i

i i

x y

x y _JHK

n r JK JK x y x y n n                _   _             















Keterangan:

r = koefisien korelasi

xi = diameter pohon setinggi dada pada pohon ke-i (cm)

yi = tinggi pohon ke-i (sampai dengan bebas cabang) (m)

JKX = jumlah kuadrat diameter pohon

JKy = jumlah kuadrat panjang pohon

JHKxy = jumlah hasil kali antara diameter pohon dengan panjang pohon

Menurut Walpole 1993, 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.

Analisis ini bertujuan untuk mencari keeratan hubungan antara diameter dan tinggi. Jika hubungan keduanya erat maka untuk penyusunan tabel volume hanya menggunkan peubah diameter saja. Karena peubah tinggi diasumsikan sudah dapat dijelaskan oleh peubah diameter.

3.4.2 Pengujian Koefisien Korelasi dengan Uji ZFisher

Suatu uji untuk menyatakan kapan nilai r berada cukup jauh dari nilai ρ adalah melalui pengujian koefisien korelasi dengan uji ZFisher (Walpole 1993).

Dalam uji ZFisher ini, dilakukan transformasi nilai-nilai r dan ρ kedalam ZFisher.

Pengujian koefisien korelasi ini bertujuan untuk membuktikan bahwa nilai kofisien korelasi yang telah didapat dapat menjadi acuan untuk menentukan apakah peubah bebas yang digunakan hanya diameter saja atau tidak dalam penyusunan persamaan tabel volume. Dalam penyusunan tabel volume lokal, Sutarahardja (2008) 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. Tahap pengujian koefisien korelasi bersyarat dengan menggunakan transformasi ZFisher tersebut adalah dengan

prosedur sebagai berikut:

a. Menentukan hipotesis pengujian koefisien korelasi, yaitu: H0: ρ = 0,7071

H1: ρ  0,7071

b. Menghitung nilai transformasi ZFisher dari nilai koefisien korelasi populasi (ρ) dan koefisien korelasi contoh (r):

Zρ = 0,5 ln{( 1 + ρ )/( 1 – ρ )} dan Zr = 0,5 ln{( 1 + r )/( 1 – r )}

c. Menentukan pendekatan simpangan baku dari hasil transformasi ZFisher: σZr = 1/√(n-3)

Dimana:

n = jumlah data

d. Kriterium uji dalam pengujian transformasi ZFisher adalah:

Zhitung = (Zr – Zρ)/ σZr

Dimana: Z = Sebaran normal Z

σZr = Pendekatan simpangan baku transformasi ZFisher

e. Kaidah keputusannya adalah sebagai berikut:

Jika Zhitung≤ Ztabel pada tingkat nyata tertentu (misalnya pada taraf nyata 5 %

diameter pohon kurang erat dalam batas yang telah disyaratkan tersebut di atas. Keputusan ini menandakan bahwa tabel volume yang disusun merupakan tabel volume standar karena harus menyertakan peubah lain selain diameter seperti tinggi pohon atau peubah lainnya. Jika Zhitung  Ztabel pada tingkat nyata tertentu,

maka H0 ditolak artinya bahwa hubungan antara tinggi pohon dengan diameter

pohon adalah erat. Keputusan ini menandakan bahwa tabel volume yang disusun merupakan tabel volume lokal karena cukup dengan menggunakan satu peubah saja, yaitu diameter pohon.

3.4.3 Penyusunan Model Persamaan Regresi

Jumlah pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan model regresi sebanyak 66 pohon atau 2/3 dari total pohon contoh. Untuk mempermudah dalam pemilihan model regresi, data pohon contoh ditampilkan ke dalam diagram pencar (scatterplot). Dari tebaran data tersebut dapat dilihat pola penyebaran datanya, apakah berbentuk pola linear atau pola non linear, sehingga dapat mempermudah dalam pemilihan model pendekatannya.

Beberapa model persamaan regresi yang akan dipergunakan dan dicoba dalam penyusunan tabel volume lokal ini, antara lain:

a. V = a Dbhb (model Berkhout)

b. V = a + b Dbh² (model Kopezky-Gehrhardt) c. V= a + b Dbh + c Dbh² (model Hohenadl-Krenn) Keterangan:

V = volume pohon (m3)

Dbh = Diameter setinggi dada (cm) a, b, c, dan d adalah tetapan parametrik 3.4.4 Pemilihan Model Terbaik

Dari model persaman regresi yang digunakan, kemudian dilakukan pemilihan model penduga volume dengan uji keberartian model. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ketepatan dari sebuah model sehingga hasil dugaannya dapat dipercaya. Untuk mendapatkan model persamaan penduga volume yang terbaik, dilakukan dengan membandingkan kriteria-kriteria pengujian yang digunakan dalam uji keberartian model. Kriteria tersebut antara lain:

a. Koefisien determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) adalah suatu ukuran besarnya keragaman amatan Y disekitar rataannya yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi. Nilai R2 menggambarkan tingkat ketelitian dan keeratan peubah bebas dengan peubah tidak bebasnya. Koefisien determinasi ini dinyatakan dengan rumus:

2 100% JKR R x JKT  Keterangan: 2

R = Koefisien determinasi JKR = Jumlah Kuadrat regresi JKT = Jumlah kuadrat total b. Simpangan baku (s)

Nilai simpangan baku yang semakin kecil menunjukkan bahwa nilai dugaannya semakin teliti. Nilai simpangan baku ditentukan dengan rumus:





2 JKsisa s s n p    Keterangan:

s = Simpangan baku



np



= Derajat bebas sisa JKsisa = Jumlah kuadrat sisa c. Analisis Keragaman (ANOVA)

Persamaan-persamaan regresi yang telah digunakan kemudian dilakukan pengujian dengan analisis keragaman (analysis of variance) untuk melihat signifikan atau adanya ketergantungan peubah-peubah yang menyusun regresi tersebut (Tabel 1).

Tabel 1 Analisis keragaman pengujian regresi (ANOVA)

Sumber keragaman Derajat bebas Jumlah kuadrat (JK) Kuadrat tengah

(KT) Fhitung Ftabel Regresi k = p-1 JKR KTR=JKR/k KTR/KTS

Sisaan n-k-1 JKS KTS=JKS/(n-k-1)

Keterangan:

p = banyaknya parameter model regresi

n = banyaknya pohon contoh dalam penyusunan regresi tersebut. Dalam analisa tersebut hipotesis yang diuji adalah:

H0: β = 0 lawan H1: β ≠ 0

Dengan kaidah keputusannya: F hitung > F tabel maka tolak H0

F hitung ≤ F tabel maka terima H0

Jika H1 yang diterima (tolak H0), maka regresi tersebut nyata, artinya ada

keterkaitan antara peubah bebas (diameter pohon) dengan peubah tidak bebasnya (volume pohon). Sehingga setiap ada perubahan pada peubah bebasnya akan terjadi perubahan pada peubah tidak bebasnya. Jika H0 yang diterima (tolak H1),

maka regresi tersebut tidak nyata, artinya persamaan regresi tidak dapat digunakan untuk menduga volume pohon berdasarkan peubah bebasnya.

3.4.5 Validasi Model

Jumlah Pohon contoh yang telah dialokasikan untuk pengujian validasi model sebanyak 33 pohon atau 1/3 dari jumlah pohon contoh. Uji validasi model dilakukan untuk menguji persamaan-persaman yang telah di uji sebelumnya pada penyusunan regresi. Uji validasi ini dilakukan dengan cara mencari dan membandingkan nilai dari Simpangan Agregasi (SA), Simpangan Rata-rata (SR), RMSE (Root Mean Square Error), bias dan uji Chi-square. Nilai-nilai pengujian validasi tersebut dapat dihitung dengan rumus di bawah ini:

1. Simpangan agregat (agregative deviation)

Simpangan agregat merupakan selisih antara jumlah volume dugaan (Vti)

dengan volume aktual (Vai). Persamaan yang baik memiliki nilai Simpangan

Agregat (SA) yang berkisar dari -1 sampai +1 (Spurr 1952). Nilai SA dapat dihitung dengan rumus:

1 1

1

n n

t i a i

i i n t i i V V S A V     







2. Simpangan rata-rata (mean deviation)

Simpangan rata-rata merupakan rata-rata jumlah dari nilai mutlak selisih antara jumlah volume dugaan (Vti) dan volume aktual (Vai), proporsional

terhadap jumlah volume dugaan (Vti). Nilai simpangan rata-rata yang baik adalah

tidak lebih dari 10 % (Spurr 1952).

Simpangan rata-rata dapat dihitung dengan rumus:

1

1 0 0 % n _{t i a i}

i

t i

V V

V

S R x

n                    



3. RMSE (Root Mean Square Error)

RMSE menggambarkan besarnya selisih suatu nilai dugaan terhadap nilai sebenarnya. Nilai RMSE yang lebih kecil, menunjukkan model persamaan penduga volume yang lebih baik. RMSE dihitung dengan rumus:

2

1

100%

n _{ti a i} i

a i V V

V

RM SE x

n         



4. Bias

Bias (B) adalah kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan dalam pengukuran, kesalahan teknis pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur. (Akca 1995). Bias dapat dihitung dengan rumus:

1 1 0 0 %

t i a i n a i i V V V B x n                _{ }      



5. Uji Chi-square

Uji χ² (chi-square), yaitu alat untuk menguji apakah volume pohon yang diduga dengan tabel volume pohon dugaan (Vti) berbeda dengan volume pohon

aktualnya (Vai) (Walpole 1993). Hipotesis yang diuji sebagai berikut:

H0 : Vt = Va dan H1 : Vt ≠ Va

Kriterium ujinya menggunakan rumus sebagai berikut:

χ²

hitung =





2

1

n _{ti ai}

i ai V V V  



Kaidah keputusannya adalah sebagai berikut:

χ²hitung >χ²tabel (α,n-1), maka terima H1

keterangan: Vti : Volume dugaan tabel (m3)

Vai : Volume aktual (m3)

3.4.6 Pemilihan Model Persamaan Regresi Penduga Terbaik

Model persamaan regresi untuk penyusunan tabel volume pohon yang baik memiliki kriteria sebagai berikut:

1. Dalam uji keberartian model menghasilkan nilai R2 yang besar, simpangan baku yang kecil dan regresi yang dihasilkan nyata berdasarkan analisis keragamannya (ANOVA).

2. Dalam uji validasi memilki standard pengujian berikut:

a. Nilai simpangan agregasi berada diantara -1 sampai + 1 (Spurr 1952). b. Nilai Simpangan rata-rata tidak lebih dari 10 % (Spurr 1952).

c. Nilai RMSE dan Bias relatif kecil.

d. Apabila hasil Uji χ² (chi-square) antara nilai rata-rata yang diduga dengan tabel volume dengan nilai rata-rata nyata (aktual), tidak menunjukkan perbedaan yang nyata ( H0 diterima).

3. Dalam scoring gabungan antara penyusunan model dengan validasi model memiliki skor dan peringkat yang kecil.

3.4.7 Penyusunan Tabel Volume

Tabel volume disusun berdasarkan model penduga yang terpilih dari hasil jumlah scoring antara penyusunan model dengan validasi model.

BAB IV

KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN

4.1 Sejarah Perusahaan

Pada awalnya PT. Sarmiento Parakantja Timber (Sarpatim) adalah Badan Usaha yang mayoritas sahamnya dimiliki oleh pengusaha asing dari Filipina (PMA)-Sei Trading Company Limited (Sarmiento Enterprises) sebagai pemegang izin HPH seluas 170.000 ha, di Kalimantan Tengah. Hal ini sesuai dengan Keputusan Menteri Pertanian nomor 219/Kpts/Um/5/73 tanggal 11 Mei 1973 dengan jangka waktu 20 tahun (PT. SPT 2011).

PT. Kayu Lapis Indonesia (PMDN) kemudian mengambil alih dan sepenuhnya mengelola areal PT. Sarpatim mulai tahun 1982. Setelah berakhirnya SK HPH (Hak Pengelolaan hutan) periode I pada tahun 1993, HPH PT. Sarmiento Parakantja Timber secara prinsip telah disetujui perpanjangannya untuk periode ke-II sesuai surat Menteri Kehutanan nomor 1277/Menhut-IV/1994 tanggal 2 September 1994 seluar ± 305.535 ha yang merupakan penggabungan areal PT. Sarmiento Parakantja Timber dan PT. Parakantja Djaja Raja yang lokasinya berdekatan. PT. Sarmiento Parakantja timber memperoleh perpanjangan HPH/IUPHHK definitive seluas ± 216.580 ha untuk jangka waktu 45 tahun (periode 5 Nopember 1992 s.d. 5 Nopember 2037) sesuai Keputusan Menteri Kehutanan nomor SK.266/Menhut-II/2004 tanggal 21 juli 2004 (PT. SPT 2011).

4.2 Letak Geografis dan Luas

Secara geografis areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim terletak antara 111°55’-112°19’ BT dan 1°12’-1°56’ LS, dengan batas-batas areal adalah sebagai berikut (PT. SPT 2011):

1. Sebelah Utara : Areal IUPHHK-HA PT. Erna Juliawati dan PT. Meranti Mustika.

2. Sebelah Selatan : Areal HTI Trans PT. Kusuma Perkasa Wana.

3. Sebelah Barat : Areal IUPHHK-HA PT. Hutanindo Lestari Jaya Utama, PT. Sentral Kalimantan Abadi dan PT. Intrado Jaya Intiga.

4. Sebelah Timur : Areal IUPHHK-HA PT. Kayu Tribuana Rama, PT. Berkat Cahaya Timber dan PT. Inhutani III.

Secara administrasi pemerintah, areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim berada di wilayah Propinsi Kalimantan Tengah dan di 3 kabupaten, masing-masing (PT. SPT 2011):

1. Kabupaten Kotawaringan Timur seluas 61.800 ha (29%), yaitu di Kecamatan Mentaya Hulu dan Antang Kalang.

2. Kabupaten Seruyan seluas 132.580 ha (61%), yaitu di Kecamatan Seruyan Hulu dan Seruyan Tengah.

3. Kabupaten Katingan seluas 22.200 ha (10%), yaitu di Kecamatan Katingan Hulu.

Beradasarkan wilayah Pemangkuan Hutan, areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim berada di wilayah kerja Dinas Kehutanan Propinsi Kalimantan Tengah dan berada di wilayah 3 Dinas Kabupaten, masing-masing Dinas Kehutanan dan Perkebunan Kabupaten Kotawarinagn Timur, Dinas Kehuatanan dan Perkebunan Kabupaten Seruyan dan Dinas Kehutanan Kabupaten Katingan (PT. SPT 2011).

Beradasarkan SK Menteri Kehutanan Nomor: SK.266/Menhut-II/2004 Tanggal 21 Juli 2004, luas areal kerja IUPHHK-HA PT. Sarpatim adalah 216.580 ha yang terdiri dari 157.380 ha Kawasan Hutan Produksi Terbatas (HPT) dan 59.200 ha Kawasan Hutan Produksi Konversi (HPK) (PT. SPT 2011).

4.3 Kondisi Fisik Wilayah

4.3.1 Topografi dan Kemiringan Lahan

Berdasarkan Hasil interpretasi peta topografi, areal kerja IUPHHK-HA PT. Sarpatim sebagian besar wilayah terdiri dari topografi datar dan bergelombang dengan fisiografi yang bervariasi dari dataran, perbukitan dan pegunungan dan ketinggian berkisar antara 18-944 mdpl (PT. SPT 2011).

Kemiringan lahan di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim dapat dibedakan sebagai berikut (PT. SPT 2011):

1. Daerah datar (0-8%), meliputi areal seluas 109.728 ha atau 51% dari seluruh luas konsesi.

2. Daerah landai (8-15%), meliputi areal seluas 37.304 ha atau 17% dari seluruh areal konsesi.

3. Daerah agak curam (15-25%), meliputi areal seluas 31.747 ha atau 15% dari seluruh areal konsesi.

4. Daerah curam (25-40%), meliputi areal seluas 33.231 ha atau 15% dari luas areal konsesi.

5. Daerah sangat curam (> 40%), meliputi areal seluas 4.570 ha atau 2% dari luas areal konsesi.

4.3.2 Keadaan Geologi

Berdasarkan peta geologi Lembar Tumbang Manjul Kalimantan Tengah skala 1 : 250.000 (PPGG 1986) dalam (PT. SPT 2011), areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim terdiri dari batuan terobosan Andesit (Tima), terobosan batuan Komplek Granit Mandahan (Kgm) dan Formasi Kuayan (Rvk). Sebagian besar areal didominasi oleh batuan terobosan Komplek Granit Mandahan.

Tekstur batuan terobosan Andesit umunya porfiritik, pejal dan berwarna kehijauan, warna ini berbeda dari warna Andesit berumur Trias yang biasanya berwarna kemerahan. Andesit umumnya menempati gunung yang menyendiri (PT. SPT 2011).

Batuan granit yang ada di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim diduga berupa granit biolit, terdiri atas orthokias, plagioklas asam dan biotit. Formasi kuayan umunya terdiri dari lava dasit dan lava riolit yang sebagian tidak terpisahkan. Andesit pada daerah ini terdiri dari plagioklas, orthoklas, homblende, serisit, klorit, epidot dan masadasar. Bahan mineral yang ditemukan berupa emas, muskovit dan kecubung. Emas diduga terdapat dalam pasir pada dasar sungai, muskovit terdapat di dalam pegmatite, sedangkan kecubung berupa hancuran pegmatit (PT. SPT 2011).

4.3.3 Jenis Tanah

Jenis tanah yang mendominasi areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim adalah Dystropepts dan Tropudults. Adapun luas dan kedua jenis tanah ini dapat dilihat pada Tabel 2. Tekstur tanah umumnya lempung, baik lempung berpasir, lempung berdebu dan lempung berliat.

Tabel 2 Jenis tanah yang terdapat di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim

No. Jenis tanah (USDA, 1989 & LPT, 1983) Luas (ha) Persen (%)

1 Dystropepts (14) 132,114 61

2 Tropudults (28) 84,466 39

Jumlah 216,580 100

Sumber : PT. Sarmiento Parakantja Timber (2011) 4.3.4 Iklim dan Curah Hujan

Berdasarkan data curah hujan tahun 2001-2008 yang diperoleh dari stasiun pengamat curah hujan site camp Kulai (LBC) PT. Sarmiento Parakantja Timber, tipe iklim pada areal kerja IUPHHK termasuk tipe iklim A (schmidt & Ferguson). Hal ini menunjukkan bahwa keadaan iklim di daerah terebut sangat basah dan tergolong sebagai hutan hujan tropika. Adapun curah hujan rata-rata per tahun yakni 3.804 mm dan hari hujan rata-rata 182 hari/tahun. Curah hujan tinggi terjadi pada bulan Oktober sampai dengan bulan Januari dan curah hujan rendah pada bulan Mei sampai dengan bulan September (PT. SPT 2011).

4.3.5 Hidrologi

Areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim yang mempunyai luasan 216.580 ha, secara hidrologi memiliki 3 (tiga) Satuan Wilayah Sungai (SWS), yaitu: SWS Seruyan seluas 183.321 Ha, SWS Mentaya seluas 70.272 ha dan SWS Mentubar seluas 51.941 ha. Satuan Wilayah Sungai (SWS) atau sering juga disebut Daerah Aliran Sungai (DAS) terdiri lagi atas beberapa sub-DAS. DAS Seruyan terdiri atas 10 sub-DAS, yaitu sub-DAS Kaleh, sub-DAS Seruayan Hulu, sub-DAS Tenkum, sub-DAS Kumpang, sub-DAS Bai, sub-DAS Purang, sub-DAS Kuwung, sub-DAS Sahabu, sub-DAS Seruyan Hilir, sub-DAS Rangga. DAS Mentaya terdiri atas dua sub-DAS, yaitu sub-DAS Mentaya Hulu dan sub-DAS Mentaya Hilir. DAS Mentubar juga terdiri dari dua sub-DAS, yakni sub-DAS Kuayan dan sub-DAS Tilap (PT. SPT 2011).

Pola dan Morfometri sungai (DAS) umumnya berpola lateral dan dendritik, dengan arah aliran dari utara ke selatan. Sungai-sungai tersebut umunya bersifat perennial stream (mengalir sepanjang tahun), kecepatan arus tergolong lambat samapai agak cepat, dasar saluran umunya berbatu dan mengandung pasir (PT. SPT 2011).

4.3.6 Kondisi Vegetasi Hutan

Areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim termasuk ke dalam tipe hutan tropika basah yang didominasi oleh jenis Dipterocarpaceae seperti meranti merah, meranti putih, meranti kuning, keruing, bangkirai dan lain-lain. Sedangkan fungsi hutan di PT. Sarpatim terbagi menjadi dua kawasan yakni kawasan hutan produksi terbatas (HPT) seluas 157.380 ha dan kawasan Hutan Produksi Konversi (HPK) seluas 59.200 ha (PT. SPT 2011).

Kondisi penutupan lahan IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber sesuai surat Kepala Badan Planologi Kehutanan nomor S.213/VII/Peta-1/2005 tanggal 20 Mei 2005 perihal pemeriksaan citra landsat 7 ETM+band 542 skala 1 : 100.000 liputan tanggal 19 Agustus 2004. Jenis tutupan lahan disajikan pada Tabel 3.

Tabel 3 Jenis penutupan lahan IUPHHK-HA PT. Sarpatim

No Penutupan lahan Luas fungsi hutan (ha) _{HPT HPK} Luas _(ha) %

1. 2. 3. 4.

Hutan primer

Hutan bekas tebangan Non hutan Tertutup awan 14.077 120.325 9.734 13.244 3.047 39.149 16.348 656 17.124 159.474 26.082 13.900 7,9 73,7 12,0 6,4

Jumlah 157.380 59.200 216.580 100

Sumber : PT. Sarmiento Parakantja Timber (2011)

Areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim telah diusahakan selama 34 tahun, dari areal seluas 216.580 ha masih terdapat areal berhutan seluas 164.831 ha (76%) yang terdiri dari areal bekas tebangan seluas 148.682 ha dan areal hutan primer/Virgin Forest seluas 16.149 ha (luas efektif 6.704 ha khususnya pada Blok RKT 2006 dan 2007) yang merupakan rotasi tahun ke 24 dan 35.

4.4 Penduduk

Berdasarkan data yang tercantum dalam Kabupaten Seruyan, Kotawaringan Timur dalam Angka Tahun 2003 dan Katingan dalam Angka Tahun 2004, jumlah penduduk yang bermukim di dalam dan di sekitar areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim berjumlah 96.900 jiwa, jelasnya seperti disajikan pada Tabel 4.

Tabel 4 Jumlah rumah tangga dan penduduk di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim

Kecamatan Jumlah desa

Rumah tangga (keluarga)

Jumlah penduduk (jiwa)

Luas wilayah (Km2)

Seruyan Hulu 28 2.231 10.653 4.764

Seruyan Tengah 28 5.385 24.220 2.012

Mentaya Hulu 30 6.674 27.600 3.380

Antang Kalang 29 5.427 23.467 2.975

Katingan Hulu 34 2.361 10.960 2.604

Jumlah 149 22.078 96.900 15.735

Sumber : PT. Sarmiento Parakantja Timber (2011)

Luas wilayah seluruh desa yang terdapat di sekitar areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim sebagaimana pada tabel di atas adalah 15.735 km2 dengan rata-rata kepadatan penduduk 6,16 jiwa/km2. Kepadatan penduduk tertinggi adalah di Kecamatan Seruyan tengah, yakni 12,04 jiwa/km2, sedang yang terendah di Kecamatan Seruyan Hulu dengan jumlah penduduk 2,14 jiwa/km2.

Penyebaran pemeluk agama pada penduduk yang terdapat di areal IUPHHK-HA PT. Sarpatim adalah Agama Islam sebanyak 59.422 jiwa (61%), Agama Hindu sebanyak 25.847 jiwa (27%), Agama Protestan sebanyak 8.034 jiwa (8%), Agama Katholik sebanyak 3,407 jiwa (4%) dan Agama Budha sebanyak 191 jiwa (kurang dari 1%), sedangkan untuk sarana pengembangan sosial dan adat istiadat penduduk terdapat masjid, mushola, gereja dan kuil/pura (PT. SPT 2011).

Dalam menunjang fasilitas kesehatan di dalam dan sekitar PT. Sarpatim didirikan Puskesmas dan Puskesmas pembantu yang tersebar di lima kecamatan yakni Seruyan tengah, Seruyan hulu, Mentaya hulu, Antang Kalang, dan Katingan Hulu. Selain itu, secara umum sarana pendidikan seperti TK, SD, SMP, maupun SMA cukup tersedia dan hampir setiap kecematan telah memilikinya. Sementara untuk pengembangan saran perekonomian dapat dilihat dari adanya jumlah sambungan telepon, jumlah koperasi baik KUD maupun non KUD, dan Bank yang terdapat di Kabupaten Seruyan, Kotawaringin Timur, dan Katingan seperti Bank Rakyat Indonesia (BRI), Bank Negara Indonesia (BNI), Mandiri, Bank Pendapatan Daerah (BPD), Danamon, dan Bank Internasional Indonesia (BII) (PT. SPT 2011).

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Pemilihan Pohon Contoh

Pohon contoh yang digunakan dalam penelitian ini jenis keruing (Dipterocarpus spp.). Pemilihan pohon contoh dilakukan secara purposive pada RKT 2012 petak 91N dan 92N. Syarat-syarat yang telah ditentukan dalam pengambilan pohon contoh meliputi pertumbuhan pohon yang sehat, batang pohon relatif lurus dan tersebar dalam masing-masing kelas diameter. Jumlah dan penyebaran pohon contoh pada masing-masing kelas diameter yang digunakan dalam penyusunan tabel volume dapat dilihat pada Tabel 5 dan Gambar 1.

Tabel 5 Jumlah pohon contoh pada masing-masing kelas diameter

Kelas diameter (cm) Pohon contoh Jumlah pohon contoh Penyusun model Validasi model

10-19,99 11 6 17

20-29,99 11 6 17

30-39,99 10 5 15

40-49,99 11 6 17

50-59,99 12 6 18

60-69,99 4 1 5

70-79,99 6 2 8

80-89,99 1 1 2

Total 66 33 99

Gambar 1 Grafik penyebaran jumlah pohon contoh pada masing-masing kelas diameter.

Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa jumlah pohon contoh yang digunakan sebanyak 99 pohon yang terdiri atas 66 pohon (66%) sebagai penyusun model dan 33 pohon (33%) sebagai validasi model. Pohon contoh tersebut tersebar ke dalam 8 kelas diameter dengan interval 10 cm pada kelas diameter 10-19,9 cm hingga 80-89,9 cm. Pembagian data pohon contoh dilakukan secara acak dengan memperhatikan keterwakilan data pada masing-masing kelas diameter. Pada Gambar 1 terlihat bahwa penyebaran jumlah pohon pada masing-masing kelas diameter akan menurun dengan bertambah besarnya kelas diameter. Hal ini dikarenakan jumlah pohon besar di lapangan cendrung lebih sedikit dibangdingkan dengan jumlah pohon kecil pada hutan alam.

5.2 Penyusunan Model Regresi

5.2.1 Analisis Hubungan antara Diameter Setinggi Dada (Dbh) dengan Tinggi Bebas Cabang (Tbc)

Hubungan antara diameter setinggi dada dengan tinggi bebas cabang dapat diketahui dari nilai koefisien korelasi yang diperoleh dari analisis regresi. Nilai koefisien korelasi menggambarkan keeratan hubungan antara diameter setinggi dada dengan tinggi bebas cabang. Jika hubungan antara keduanya memiliki keeratan, maka dalam pendugaan volume dapat menggunakan satu peubah saja yaitu diameter setinggi dada. Berdasarkan hasil analisis regresi diperoleh nilai koefisien korelasi antara diameter setinggi dada dengan tinggi bebas cabang sebesar 0,8228. Nilai keoefisisen korelasi tersebut sesuai dengan pernyataan Walpole (1993), yang menyatakan bahwa besarnya nilai koefisien korelasi adalah -1 ≤ r ≤ +1. Jika r mendekati -1 atau +1, maka hubungan antara kedua peubah tersebut kuat. Hal ini menunjukan terdapat korelasi yang tinggi antara keduannya. 5.2.2 Pengujian Koefisien Korelasi dengan ZFisher

Nilai koefisien korelasi yang telah diperoleh kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan uji ZFisher. Pengujian ini bertujuan untuk membuktikan

bahwa nilai kofisien korelasi yang telah didapat dapat menjadi acuan untuk menentukan apakah peubah bebas yang digunakan hanya diameter saja atau tidak dalam penyusunan persamaan tabel volume. Pengujian ini dilakukan dengan

menggunakan p>0,7071 dan taraf nyata α (5% atau 1%). Hasil uji transformasi ZFisher disajikan pada Tabel 7.

Tabel 6 Hasil uji transformasi ZFisher

Jenis R Zhit Ztabel(0,05) Ztabel(0,01)

Keruing 0,8228 2,225 1,645 2,326

Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai Zhitung > Ztabel(0,05) (Tolak Ho),

hal ini menjelaskan bahwa antara diameter (Dbh) dengan tinggi (Tbc) memiliki keeratan yang kuat, sehingga pendugaan volume dapat dilakukan dengan satu peubah saja yaitu diameter setinggi dada (Dbh). Dari pernyataan tersebut tabel volume yang dapat dihasilkan adalah tabel volume lokal.

5.2.3 Analisis Penyusunan Model Persamaan Regresi

Untuk mempermudah dalam pemilihan persamaan model regresi penyusun tabel volume dapat dilakukan analisis pola penyebaran data pohon contoh yang digunakan. Apakah data pohon contoh tersebut mengikuti pola linear atau non linear. Analisis ini dilakukan dengan cara menampilkan data pohon contoh dalam bentuk diagram pencar (scatterplot). Pola penyebaran data diameter (Dbh) dan volume (Va) dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2 Diagram pencar (scatterplot) hubungan antara diameter (Dbh) dengan volume (Va).

Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa pola penyebaran data pohon contoh yang digunakan mengikuti pola non linear. Dengan kata lain persamaan model regresi penyusun tabel volume yang akan dihasilkan berbentuk pola non linear.

5.2.3.1 Model Persamaan Regresi

Model-model persamaan regresi yang telah digunakan untuk pendugaan volume dianalisis dengan data pohon contoh yang terpilih menggunakan software statistik (Minitab 14). Untuk mendapatkan model persaman regresi terbaik dilakukan analisis kembali dengan membandingkan nilai simpangan baku (s), koefisien determinasi (R2) dan analisa keragaman (F-test). Nilai-nilai pembanding tersebut untuk penyusunan model pendugaan volume disajikan pada Tabel 7. Tabel 7 Model persamaan regresi penduga volume dan nilai-nilai pembanding untuk mendapatkan model terbaik dari setiap model

No Model penduga s R

2

(%)

R2-adj

(%) Fhitung

Ftabel

(α=5%)

Ftabel

(α=1%)

1 V = 0,0003631Dbh2,26 0,059 98,70 98,70 4875,51 3,99 7,05 2 V = -0,0246 + 0,00103 Dbh2 0,272 97,70 97,70 2765,70 3,99 7,05 3 V = -0,271 + 0,0129 Dbh +

0,000895 Dbh2 0,269 97,80 97,80 1419,51 3,14 4,96

Tabel 7 menunjukkan model persamaan regresi penduga volume yang memiliki nilai simpangan baku (s) terkecil adalah model nomor 1 (V = 0,0003631Dbh2,26) sebesar 0,059. Nilai ini menunjukkan bahwa model tersebut memiliki nilai pendugaan yang lebih teliti dari model lainnya.

Nilai koefisien determinanasi (R2) untuk mengukur besarnya kecukupan model regresi dalam mengetahui sejauh mana variasi peubah bebas dapat menjelaskan variasi peubah tidak bebasnya. Dari Tabel 7 dapat dilihat juga bahwa koefisien dari setiap model lebih dari 80% dengan nilai R2 terbesar pada model persamaan nomor 1 (V = 0,0003631Dbh2,26) sebesar 98,70%. Hal ini berarti bahwa peubah diameter (Dbh) dapat menjelaskan 98,70% dari keragaman volumenya. Nilai kofesien determinasi yang didapat sesuai dengan pernyataan Suharlan et al. (1976), yang menyatakan bahwa nilai koefisien determinasi sebesar 50% merupakan batas minimal yang digunakan dalam penyusunan tabel volume yang dianggap cukup memadai.

Nilai Fhitung digunakan untuk menguji keberatian model regresi (overall fit

test). Apabila nilai F lebih besar dari nilai Ftabel, maka Ho ditolak yang berarti

bahwa satu atau lebih peubah bebas dalam model berpengaruh nyata pada taraf nyata (α) tertentu (Tiryana 2008). Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa nilai Fhitung

dari keseluruhan model persamaan regresi lebih besar daripada nilai Ftabel pada

taraf nyata 5% dan 1%. Hal ini menjelaskan bahwa peubah diameter (dbh) berpengaruh nyata terhadap volume pada taraf nyata 5% dan 1%. Nilai Ftabel yang

terbesar dimiliki oleh model persamaan nomor 1 (V = 0,0003631Dbh2,26) sebesar 4875,51.

Berdasarkan perbandingan dari nilai R2, s dan Ftabel pada setiap model, maka

model persamaan V = 0,0003631Dbh2,26 adalah model persamaan regresi penduga volume terbaik. Hal ini dikarenakan model tersebut memiliki nilai R2 dan Ftabel

terbesar dan nilai s terkecil.

5.3 Validasi Model Regresi

Validasi model dilakukan untuk menguji model persamaan-persaman yang telah di uji sebelumnya pada penyusunan regresi dengan menggunakan satu set data yang telah dialokasikan untuk pengujian validasi model. Uji validasi ini dilakukan dengan cara mencari dan membandingkan nilai dari Simpangan Agregasi (SA), Simpangan Rata-rata (SR), RMSE (Root Mean Square Error), bias dan uji Chi-square (χ²). Berikut hasil uji validasi model regresi yang diterangkan oleh nilai SA, RMSE, bias dan χ² dapat dilihat pada Tabel 8.

Tabel 8 Hasil uji validasi model regresi

No Model penduga SA SR (%)

RMSE (%)

Bias

(%) χ² hit

χ² tab

α(5%) _{α (1%)}

1 V = 0,0003631Dbh2,26 0,03 11,04 19,12 14,81 1,37 46,19 53,49 2 V = -0,0246 + 0,00103 Dbh2 0,02 13,03 28,83 14,07 1,42 46,19 53,49 3 V = -0,271 + 0,0129 Dbh +

0,000895 Dbh2 0,03 21,29 28,01 4,81 1,43 46,19 53,49

Menurut Spurr (1952), persamaan penduga volume yang baik memiliki nilai SA antara -1 sampai +1 dan SR yang tidak lebih dari 10%. Berdasarkan tabel 8, seluruh model persamaan regresi yang diuji memiliki nilai SA antara -1 sampai +1 dan SR yang lebih besar dari 10%. Hal ini berarti model persamaan tersebut adalah model persamaan yang baik jika dilihat dari nilai SA nya. Model persamaan regresi yang memiliki nilai RMSE terkecil adalah model persamaan nomor 1 (V = 0.0003631Dbh2,26) sebesar 19,12%,sedangkan yang memiliki nilai

bias terkecil adalah model persamaan nomor 3 (V = -0,271 + 0,0129 Dbh + 0,000895 Dbh2) sebesar 4,81%.

Uji χ² (chi-square) menunjukkan perbedaan antara volume dugaan dari model persamaan penduga volume dengan volume aktualnya. Berdasarkan Tabel 8, seluruh model persamaan regresi yang diuji memiliki nilai χ² hitung yang lebih kecil dari nilai χ² tabel pada taraf nyata 5% dan 1%. Hal ini berarti bahwa antara penduga volume yang berasal dari model persamaan regresi tersebut tidak berbeda nyata dengan volume aktualnya. Nilai χ² hitung yang terkecil dimiliki oleh model persamaan regresi nomor 1 (V = 0,0003631Dbh2,26) sebesar 1,37, sehingga model persamaan regresi tersebut lebih baik daripada model persamaan regresi lainnya berdasarkan Uji χ² (chi-square).

5.4 Pemilihan Model Persamaan Regresi Terbaik

Pemilihan model persamaan regresi terbaik dapat dilihat dari nilai-nilai statistik saat penyusunan model regresi dan uji validasi model. Nilai-nilai statistik yang digunakan dalam proses penyusunan model regresi antara lain koefisien determinasi (R2), simpangan baku (s) dan nilai Fhitung. Model persamaan regresi

terbaik adalah yang memiliki nilai koefisien determinasi (R2) dan Fhitung terbesar,

serta simpangan baku (s) terkecil.

Uji validasi model yang digunakan sebagai kriteria dalam pemilihan model regresi terbaik meliputi nilai SA, SR, RMSE, bias dan χ² hitung. Model persamaan regresi terbaik adalah yang memiliki nilai SA, SR, RMSE, bias dan χ² hitung yang paling kecil. Untuk mengetahui model persamaan regresi penduga volume yang terbaik, maka dilakukan scoring terhadap nilai-nilai statistik yang digunakan dalam proses penyusunan model regresi tersebut. Hasil scoring model pendugavolume disajikan pada Tabel 9.

Tabel 9 Scoring model penduga volume No Model penduga

Skor

∑ Pering

kat Model Validasi

R2 s F

hit SA SR RM

SE B hit χ²

1 V = 0,0003631Dbh2,26 _{1 1 1 2 1 1 3 1 11 1} 2 V = -0,0246 + 0,00103 Dbh2 3 2 2 1 2 3 2 2 17 2 3 V = -0,271 + 0,0129 Dbh +

0,000895 Dbh2 2 3 3 2 3 2 1 3 19 3

Pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa model persamaan regresi nomor 1 (V = 0,0003631Dbh2,26) memiliki jumlah skor dan peringkat paling kecil. Hal ini berarti bahwa model persamaan regresi penduga volume untuk jenis Keruing (Dipterocarpus spp.) yang terbaik adalah model persamaan V = 0,0003631Dbh2,26.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

1. Berdasarkan hubungan diameter dengan tinggi pohon yang erat, maka tabel volume yang terbentuk adalah tabel volume lokal dengan model persamaan penduga volume pohon untuk jenis keruing (Dipterocarpus spp.) yang paling baik (berdasarkan pertimbangan statistik) adalah model persamaan Berkhout (V = 0,0003631Dbh2,26).

2. Model ini berlaku untuk lokasi penelitian (Areal Kerja IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber) dan tempat-tempat lain yang memiliki keadaan tempat tumbuh dan komposisi jenis yang sama atau mendekati keadaan tempat tumbuh di lokasi penelitian.

6.2 Saran

Perlu dilakukan penelitian lain mengenai penyusunan tabel volume lokal untuk jenis-jenis komersial lain di lokasi penelitian.

DAFTAR PUSTAKA

Akça A. 1995. Forest Inventory. Germany: Institut für Forsteinrichtung und

Ertragskunde. Universitatät Gőttingen.

Avery TA, and Burkhart HE. 1994. Forest Measurement, Fourth Edition. McGraw-Hill, Inc.

Cailliez F. 1980. Forest Volume Estimation and Yield Prediction. Volume I. FAO Forestry.

Dasuki UA. 1991. Sistematik Tumbuhan Tinggi. Bandung: Pusat Antar Universitas Bidang ilmu Hayati Institut Teknologi Bandung.

[Dephut] Departemen Kehutanan. 1970. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 33/1970, tentang Perencanaan Hutan. Jakarta: Departemen Kehutanan Republik Indonesia.

_____________________________. 1992. Manual Kehutanan. Jakarta: Dephut.

[Fahutan IPB] Fakultas Kehutanan IPB. 2010. Modul Praktikum Inventarisasi Sumber Daya Hutan. Bogor: Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.

Husch B. 1963. Forest Mensuration and Statistics. New York: The Ronald Press Company, Inc.

_______. 1987. Perencanaan Inventarisasi Hutan. Agus Setyarso, penerjemah. Jakarta: Universitas Indonesia (UI-Press). Terjemahan dari: Planning a Forest Inventory.

Husch B, Beers TW, Kershaw JA. 2003. Forest Mensuration. Fourth Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc.

Kartawinata K. 1983. Jenis-jenis Keruing. Bogor: Lembaga Biologi Nasional-LIPI.

Loetsch F, Zohrer F, Haller KE. 1973. Forest Inventory. Vol II. Munich: BLV Verlagsgesellschaft.

Martawijaya A, I Kartasujana, S A Prawira. 2005. Atlas Kayu Indonesia Jilid I. Balai Penelitian Hasil Hutan. Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan Bogor. Indonesia.

[PT. SPT] PT. Sarmiento Parakantja Timber. 2011. Rencana Kerja Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu dalam Hutan Alam pada Hutan Produksi Berbasis Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala (IHMB) Periode Tahun 2011-2020. Kalimantan Tengah, PT. Sarpatim.

Soerianegara I, Lemmens RHMJ, editor. 1994. Timber Trees: Major Commercial Timbers No. 5 (1). Bogor: Prosea.

Spurr SH. 1952. Forest Inventory. NewYork: The Ronald Press Company, Inc. Suharlan A, Boestami S, Soemarna K. 1976. Tabel Volume lokal Pinus merkusii

Jung et de vriese. Bogor: Lembaga penelitian hutan.

Sutarahardja S. 2008. Penyusunan Alat Bantu Dalam Inventarisasi Hutan. Bogor: Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.

___________. 2008. Modul Pelatihan Inventarisasi Hutan Menyeluruh Berkala (IHMB) 14-18 April 2008. Samarinda: Departemen Kehutanan-APHI. Tidak diterbitkan.

Sutarahardja S, Muhdin, Priyanto. 2010. Penyusunan Tabel Tinggi, Tabel Volume dan Tabel Berat Pohon. Bogor: Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.

Tiryana T. 2008. Panduan Praktis Analisis Regresi Linear Dengan Program Minitab For Windows. Bogor: Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB.

Walpole ER, 1993.Pengantar Statistik Edisi Ke-3. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.

Lampiran 1 Peta tata bata kawasan IUPHHK-HA PT. Sarmiento Parakantja Timber.

Lampiran 2 Hasil pengolahan data dengan software statistik (Minitab 14) Model Persamaan Berkhout

Regression Analysis: Log V versus Log Dbh

The regression equation is Log V = - 3,44 + 2,26 Log Dbh

Predictor Coef SE Coef T P Constant -3,43756 0,05126 -67,06 0,000 Log Dbh 2,26319 0,03241 69,82 0,000

S = 0,0590203 R-Sq = 98,7% R-Sq(adj) = 98,7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 1 16,983 16,983 4875,51 0,000 Residual Error 64 0,223 0,003

Total 65 17,206

Unusual Observations

Obs Log Dbh Log V Fit SE Fit Residual St Resid 2 1,12 -1,07400 -0,90957 0,01625 -0,16443 -2,90R 32 1,60 0,35400 0,18355 0,00735 0,17045 2,91R

R denotes an observation with a large standardized residual

Model Persamaan Kopezky-Gehrhardt

Regression Analysis: V versus Dbh2

The regression equation is V = - 0,0246 + 0,00103 Dbh2

Predictor Coef SE Coef T P Constant -0,02463 0,05279 -0,47 0,642 Dbh^2 0,00103335 0,00001965 52,59 0,000

S = 0,272404 R-Sq = 97,7% R-Sq(adj) = 97,7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 1 205,23 205,23 2765,70 0,000 Residual Error 64 4,75 0,07

Total 65 209,97

Unusual Observations

Obs Dbh^2 V Fit SE Fit Residual St Resid 32 1584 2,2590 1,6122 0,0349 0,6468 2,39R 60 5055 6,4740 5,1991 0,0675 1,2749 4,83R

61 5373 4,8050 5,5274 0,0730 -0,7224 -2,75R 63 5929 5,7380 6,1021 0,0828 -0,3641 -1,40 X 64 6257 6,4860 6,4408 0,0888 0,0452 0,18 X 65 6320 6,2070 6,5064 0,0899 -0,2994 -1,16 X 66 6561 6,7450 6,7552 0,0943 -0,0102 -0,04 X

R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.

Model Persamaan Hohenadl-Krenn

Regression Analysis: V versus Dbh, Dbh2

The regression equation is

V = - 0,271 + 0,0129 Dbh + 0,000895 Dbh2

Predictor Coef SE Coef T P Constant -0,2708 0,1604 -1,69 0,096 Dbh 0,012859 0,007920 1,62 0,109 Dbh^2 0,00089497 0,00008742 10,24 0,000

S = 0,268988 R-Sq = 97,8% R-Sq(adj) = 97,8%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P Regression 2 205,42 102,71 1419,51 0,000 Residual Error 63 4,56 0,07

Total 65 209,97

Source DF Seq SS Dbh 1 197,83 Dbh^2 1 7,58

Unusual Observations

Obs Dbh V Fit SE Fit Residual St Resid 32 39,8 2,2590 1,6586 0,0448 0,6004 2,26R 60 71,1 6,4740 5,1677 0,0694 1,3063 5,03R 61 73,3 4,8050 5,4803 0,0777 -0,6753 -2,62R 64 79,1 6,4860 6,3459 0,1053 0,1401 0,57 X 65 79,5 6,2070 6,4079 0,1075 -0,2009 -0,81 X 66 81,0 6,7450 6,6426 0,1161 0,1024 0,42 X

R denotes an observation with a large standardized residual.

Lampiran 3 Data penyusunan model

No No

Pohon Jenis KD Dbh Tbc Va Dbh

2

Log Dbh Log Va

1 83 Keruing 10-19,9 12,5 15,15 0,136 156,250 1,097 -0,867

2 62 Keruing 10-19,9 13,1 12,50 0,084 171,610 1,117 -1,074

3 58 Keruing 10-19,9 13,5 13,92 0,138 182,250 1,130 -0,861

4 86 Keruing 10-19,9 13,6 11,53 0,130 184,960 1,134 -0,886

5 55 Keruing 10-19,9 14,8 14,67 0,133 219,040 1,170 -0,876

6 59 Keruing 10-19,9 15,1 14,96 0,138 228,010 1,179 -0,860

7 60 Keruing 10-19,9 15,2 14,40 0,139 231,040 1,182 -0,856

8 52 Keruing 10-19,9 16,2 15,88 0,179 262,440 1,210 -0,747

9 66 Keruing 10-19,9 16,5 13,40 0,195 272,250 1,217 -0,710

10 68 Keruing 10-19,9 18,1 15,14 0,255 327,610 1,258 -0,593

11 75 Keruing 10-19,9 19,4 15,93 0,327 376,360 1,288 -0,485

12 47 Keruing 20-29,9 21,3 18,71 0,344 453,690 1,328 -0,464

13 87 Keruing 20-29,9 21,6 16,96 0,418 466,560 1,334 -0,379

14 92 Keruing 20-29,9 22,9 15,79 0,470 524,410 1,360 -0,328

15 93 Keruing 20-29,9 24,7 16,75 0,533 610,090 1,393 -0,273

16 44 Keruing 20-29,9 26,1 17,65 0,641 681,210 1,417 -0,193

17 39 Keruing 20-29,9 27,6 18,16 0,745 761,760 1,441 -0,128

18 64 Keruing 20-29,9 27,8 19,47 0,600 772,840 1,444 -0,222

19 74 Keruing 20-29,9 28,3 20,80 0,654 800,890 1,452 -0,185

20 82 Keruing 20-29,9 28,5 14,52 0,642 812,250 1,455 -0,192

21 94 Keruing 20-29,9 28,6 23,90 0,866 817,960 1,456 -0,063

No No

Pohon Jenis KD Dbh Tbc Va Dbh

2

Log Dbh Log Va

23 32 Keruing 30-39,9 31,7 21,03 1,022 1004,890 1,501 0,010

24 37 Keruing 30-39,9 32,3 18,75 0,906 1043,290 1,509 -0,043

25 90 Keruing 30-39,9 32,6 21,27 1,185 1062,760 1,513 0,074

26 73 Keruing 30-39,9 33,7 20,40 1,122 1135,690 1,528 0,050

27 49 Keruing 30-39,9 34,4 21,18 1,419 1183,360 1,537 0,152

28 84 Keruing 30-39,9 35,3 16,83 1,226 1246,090 1,548 0,089

29 78 Keruing 30-39,9 36,9 20,14 1,408 1361,610 1,567 0,149

30 88 Keruing 30-39,9 37,8 19,88 1,343 1428,840 1,577 0,128

31 69 Keruing 30-39,9 38,8 19,22 1,690 1505,440 1,589 0,228

32 91 Keruing 30-39,9 39,8 22,17 2,259 1584,040 1,600 0,354

33 28 Keruing 40-49,9 41,4 21,67 1,628 1713,960 1,617 0,212

34 41 Keruing 40-49,9 41,7 20,84 1,837 1738,890 1,620 0,264

35 45 Keruing 40-49,9 42 22,52 1,619 1764,000 1,623 0,209

36 33 Keruing 40-49,9 42,9 22,99 2,275 1840,410 1,632 0,357

37 19 Keruing 40-49,9 44,6 18,92 1,902 1989,160 1,649 0,279

38 34 Keruing 40-49,9 45,7 24,48 2,359 2088,490 1,660 0,373

39 27 Keruing 40-49,9 46,2 22,52 2,101 2134,440 1,665 0,322

40 71 Keruing 40-49,9 47,1 22,78 2,221 2218,410 1,673 0,346

41 31 Keruing 40-49,9 47,4 22,12 2,053 2246,760 1,676 0,312

42 21 Keruing 40-49,9 48 18,71 2,472 2304,000 1,681 0,393

43 26 Keruing 40-49,9 49,4 20,79 2,426 2440,360 1,694 0,385

No No

Pohon Jenis KD Dbh Tbc Va Dbh

2

Log Dbh Log Va

47 89 Keruing 50-59,9 52,2 22,87 3,001 2724,840 1,718 0,477

48 96 Keruing 50-59,9 52,4 22,21 2,929 2745,760 1,719 0,467

49 17 Keruing 50-59,9 52,6 22,78 2,509 2766,760 1,721 0,399

50 16 Keruing 50-59,9 52,8 23,04 3,295 2787,840 1,723 0,518

51 100 Keruing 50-59,9 53,4 21,42 3,136 2851,560 1,728 0,496

52 25 Keruing 50-59,9 53,6 22,28 2,738 2872,960 1,729 0,437

53 29 Keruing 50-59,9 56,4 23,49 3,595 3180,960 1,751 0,556

54 63 Keruing 50-59,9 57,6 21,61 3,146 3317,760 1,760 0,498

55 12 Keruing 50-59,9 58,3 23,63 3,560 3398,890 1,766 0,551

56 48 Keruing 60-69,9 61,5 20,25 3,542 3782,250 1,789 0,549

57 36 Keruing 60-69,9 62 23,56 4,053 3844,000 1,792 0,608

58 9 Keruing 60-69,9 65 24,98 3,834 4225,000 1,813 0,584

59 23 Keruing 60-69,9 67,6 20,80 4,995 4569,760 1,830 0,699

60 11 Keruing 70-79,9 71,1 25,73 6,474 5055,210 1,852 0,811

61 8 Keruing 70-79,9 73,3 25,60 4,805 5372,890 1,865 0,682

62 22 Keruing 70-79,9 72,5 22,15 5,221 5256,250 1,860 0,718

63 3 Keruing 70-79,9 77 21,52 5,738 5929,000 1,886 0,759

64 14 Keruing 70-79,9 79,1 25,70 6,486 6256,810 1,898 0,812

65 6 Keruing 70-79,9 79,5 23,41 6,207 6320,250 1,900 0,793

66 2 Keruing 80-89,9 81 24,23 6,745 6561,000 1,908 0,829

Keterangan : KD = Kelas Diameter; Dbh = Diameter setinggi dada (cm);

Tbc = Tinggi bebas cabang (m); Va = Volume aktual (m

3

)

Lampiran 4 Data uji validasi model

No No

Phn Jenis KD Dbh Tbc Va Vt Vt-Va

(Vt-Va)/Va (Vt-Va)/Vt [(Vt-Va)/Vt]

((Vt-Va)/Va)2 ((Vt-Va)/Va)/n (Vt-Va)^2/Va

1 67 Keruing 10-19,9 12,9 13,83 0,131 0,117 -0,014 -0,103 -0,1152 0,1152 0,011 -0,003 0,001

2 57 Keruing 10-19,9 13,4 12,64 0,109 0,128 0,019 0,173 0,1475 0,1475 0,030 0,005 0,003

3 50 keruing 10-19,9 14,3 14,40 0,167 0,148 -0,019 -0,112 -0,1266 0,1266 0,013 -0,003 0,002

4 56 keruing 10-19,9 15,5 13,28 0,168 0,178 0,010 0,060 0,0564 0,0564 0,004 0,002 0,001

5 51 keruing 10-19,9 16,8 15,55 0,171 0,213 0,043 0,250 0,2000 0,2000 0,062 0,008 0,011

6 65 keruing 10-19,9 19,4 14,04 0,185 0,295 0,110 0,593 0,3722 0,3722 0,352 0,018 0,065

7 43 keruing 20-29,9 21,9 17,54 0,423 0,389 -0,035 -0,082 -0,0894 0,0894 0,007 -0,002 0,003

8 72 keruing 20-29,9 21,0 18,35 0,426 0,353 -0,072 -0,170 -0,2043 0,2043 0,029 -0,005 0,012

9 76 keruing 20-29,9 24,2 17,25 0,584 0,487 -0,097 -0,166 -0,1985 0,1985 0,027 -0,005 0,016

10 61 keruing 20-29,9 25,9 20,32 0,579 0,568 -0,012 -0,020 -0,0207 0,0207 0,000 -0,001 0,000

11 53 keruing 20-29,9 25,7 17,64 0,477 0,558 0,081 0,170 0,1455 0,1455 0,029 0,005 0,014

12 85 keruing 20-29,9 28,6 16,68 0,437 0,710 0,274 0,626 0,3851 0,3851 0,392 0,019 0,171

13 81 keruing 30-39,9 31,5 19,35 0,875 0,884 0,009 0,010 0,0102 0,0102 0,000 0,000 0,000

14 38 keruing 30-39,9 32,4 19,89 1,039 0,942 -0,097 -0,093 -0,1029 0,1029 0,009 -0,003 0,009

15 42 keruing 30-39,9 34,3 20,55 1,113 1,071 -0,042 -0,038 -0,0390 0,0390 0,001 -0,001 0,002

16 54 keruing 30-39,9 35,6 19,76 1,304 1,165 -0,139 -0,107 -0,1197 0,1197 0,011 -0,003 0,015

17 40 keruing 30-39,9 39,4 18,69 1,426 1,465 0,039 0,027 0,0263 0,0263 0,001 0,001 0,001

18 13 keruing 40-49,9 41,7 20,04 1,686 1,665 -0,021 -0,012 -0,0125 0,0125 0,000 0,000 0,000

19 77 keruing 40-49,9 42 19,75 1,602 1,693 0,090 0,056 0,0533 0,0533 0,003 0,002 0,005

No No

Phn Jenis KD Dbh Tbc Va Vt Vt-Va

(Vt-Va)/Va (Vt-Va)/Vt [(Vt-Va)/Vt]

((Vt-Va)/Va)2 ((Vt-Va)/Va)/n (Vt-Va)^2/Va

23 70 keruing 40-49,9 47,5 21,10 2,332 2,235 -0,097 -0,042 -0,0434 0,0434 0,002 -0,001 0,004

24 1 keruing 50-59,9 51 21,34 2,187 2,625 0,438 0,200 0,1670 0,1670 0,040 0,006 0,088

25 98 keruing 50-59,9 52,6 20,85 2,878 2,815 -0,063 -0,022 -0,0224 0,0224 0,000 -0,001 0,001

26 95 keruing 50-59,9 52,8 21,63 2,476 2,839 0,364 0,147 0,1281 0,1281 0,022 0,004 0,053

27 97 keruing 50-59,9 53,9 25,07 2,877 2,975 0,098 0,034 0,0328 0,0328 0,001 0,001 0,003

28 35 keruing 50-59,9 56,1 23,62 3,219 3,256 0,037 0,011 0,0112 0,0112 0,000 0,000 0,000

29 15 keruing 50-59,9 57,8 22,17 3,595 3,483 -0,112 -0,031 -0,0322 0,0322 0,001 -0,001 0,004

30 20 keruing 60-69,9 62,1 22,33 3,829 4,097 0,268 0,070 0,0653 0,0653 0,005 0,002 0,019

31 10 keruing 70-79,9 70,5 23,83 5,904 5,457 -0,447 -0,076 -0,0820 0,0820 0,006 -0,002 0,034

32 4 keruing 70-79,9 76,8 24,90 6,914 6,621 -0,293 -0,042 -0,0442 0,0442 0,002 -0,001 0,012

33 7 keruing 80-89,9 87,7 20,43 6,727 8,937 2,210 0,329 0,2473 0,2473 0,108 0,010 0,726

Jumlah 62,758 64,644 1,886 1,395 0,503 3,644 1,207 0,042 1,374

Keterangan : KD = Kelas Diameter; Dbh = Diameter setinggi dada (cm); Tbc = Tinggi bebas cabang (m); Va = Volume aktual (m

3

); Vt =

Volume tabel (m

3

); n = jumlah data

44

Lampiran 5 Tabel volume lokal keruing (

Dipterocarpus

spp) di IUPHHK-HA

PT. Sarmiento Parakantja Timber, Kalimantan Tengah

V = 0,0003631Dbh

2,26

Keterangan:

Dbh = Diameter setinggi dada

V = Volume pohon bebas cabang

Dbh

(cm) V (m³)

Dbh

(cm) V (m³)

10 0,0661 45 1,9783

11 0,0820 46 2,0790

12 0,0998 47 2,1826

13 0,1195 48 2,2889

14 0,1413 49 2,3981

15 0,1652 50 2,5101

16 0,1911 51 2,6250

17 0,2192 52 2,7428

18 0,2494 53 2,8635

19 0,2818 54 2,9870

20 0,3165 55 3,1135

21 0,3534 56 3,2429

22 0,3926 57 3,3752

23 0,4340 58 3,5105

24 0,4779 59 3,6488

25 0,5240 60 3,7901

26 0,5726 61 3,9343

27 0,6236 62 4,0816

28 0,6770 63 4,2319

29 0,7329 64 4,3852

30 0,7913 65 4,5416

31 0,8521 66 4,7011

32 0,9155 67 4,8636

33 0,9814 68 5,0292

34 1,0499 69 5,1979

35 1,1210 70 5,3697

36 1,1947 71 5,5446

37 1,2710 72 5,7227

38 1,3500 73 5,9039

39 1,4316 74 6,0882

40 1,5159 75 6,2757

41 1,6029 76 6,4664

42 1,6927 77 6,6603

43 1,7851 78 6,8574

44 1,8803 79 7,0577

Dbh (cm) V (m³) Dbh

(cm) V (m³)

80 7,2612 87 8,7769

81 7,4680 88 9,0065

82 7,6780 89 9,2395

83 7,8912

84 8,1077

85 8,3275