Pola Sebaran Vegetasi Pada Kelas Hutan Alam
Dua atau lebih populasi mungkin saja mempunyai kerapatan, frekuensi, dominansi, dan indeks nilai penting yang sama, tetapi kemungkinan mempunyai
perbedaan yang nyata dalam pola penyebaran spasialnya spatial dispersion pattern. Berdasarkan Ludwig dan Reynolds 1988 serta Waite 2000, pola penyebaran jenis
secara spasial di dalam komunitas dapat diduga dengan rasio nilai keragaman atau varians populasi
σ
2
dan nilai rata-rata populasi atau mean μ sebagai berikut :
1. Apabila σ
2
= μ, maka sebarannya membentuk pola acak random
2. Apabila σ
2
μ, maka sebarannya membentuk pola seragam uniform. 3. Apabila
σ
2
μ, maka sebarannya membentuk pola bergerombol Cluster. Tabel 28 menunjukkan hasil uji statistik 10 jenis vegetasi dengan indeks nilai
penting tertinggi pada kawasan kelas hutan alam berupa tipe sebaran dan sebaran uji berdasarkan nilai ragam populasi
σ
2
dan nilai rata-rata populasi μ, serta nilai indeks
sebaran dispersion indexID dan tipe sebaran menurut nilai ID berdasarkan rasio keragaman atau varians sampel S
2
dan nilai rata-rata sampel atau mean
ẍ
. Tabel 22. Hasil Uji Statistik dalam Menentukan Tipe Sebaran dan Sebaran Uji Pada
Kelas Hutan Alam dari 10 Jenis Vegetasi Dengan Indeks Nilai Penting Tertinggi Pada Kawasan Kelas Hutan Alam
No Urut
Nama Jenis
Ragam σ
2
Rata2 μ
Tipe Sebaran Sebaran
Uji 1
Pometia pinnata 3,0865385
1,125 Cluster
Binomial - 2
Pometia coreacea 0,9846154
0,800 Cluster
Binomial - 3
Alstonia scholaris 0,8044872
0,625 Cluster
Binomial - 4
Antiaris toxicaria 0,5102564
0,450 Cluster
Binomial - 5
Pimelodendron amb. 0,3871795
0,350 Cluster
Binomial - 6
Cananga odorata 0,3974359
0,250 Cluster
Binomial - 7
Sterculia macrophylla 0,2153846
0,200 Cluster
Binomial - 8
Vitex pinnata 0,2153846
0,200 Cluster
Binomial - 9
Haplolobus lanceolathus 0,3179487
0,200 Cluster
Binomial - 10
Alstonia macrophylla 0,1435897
0,100 Cluster
Binomial -
Berdasarkan Ludwig
dan Reynolds
1988 dan
Waite 2000,
dengan menggunakan rasio perbandingan nilai ragam populasi
σ
2
dan nilai rata-rata populasi μ dari masing-masing jenis di atas ternyata nilai ragam populasi cenderung lebih besar
dari nilai rata-rata populasi, sehingga pola sebaran masing-masing jenis yang terbentuk pada Tabel 20 di atas cenderung berkelompok Cluster. Sehingga uji sebaran peluang
yang berlaku adalah Sebaran Binomial Negatif Tabel 23.
Tabel 23. Hasil Uji Peluang Sebaran Poisson dan Sebaran Binomial Negatif Terhadap Tipe Sebaran Acak Random dan
Berkelompok Cluster Pada Kelas Hutan Alam
SEBARAN POISSON SEBARAN BINOMIAL NEGATIF
x O
e m
x Px
Ex Χ
2
S
2
k F
Px Ex
Χ
2
2 2,71828
4,275 0,013912
0,556484 3,744477
5,794231 12,02953
0,262197 0,025786
1,031442 0,909508
1 4
2,71828 4,275
1 0,059474
2,378967 1,104575
5,794231 12,02953
0,262197 0,081132
3,245298 0,175508
2 3
2,71828 4,275
2 0,127126
5,085042 0,854939
5,794231 12,02953
0,262197 0,138273
5,530900 1,158122
3 5
2,71828 4,275
6 0,181155
7,246185 0,696276
5,794231 12,02953
0,262197 0,169188
6,767536 0,461643
4 8
2,71828 4,275
24 0,193609
7,744361 0,008439
5,794231 12,02953
0,262197 0,166353
6,654107 0,272227
5 8
2,71828 4,275
120 0,165536
6,621428 0,287017
5,794231 12,02953
0,262197 0,139575
5,583002 1,046369
6 3
2,71828 4,275
720 0,117944
4,717768 0,625450
5,794231 12,02953
0,262197 0,103689
4,147567 0,317514
7 3
2,71828 4,275
5040 0,072030
2,881208 0,004898
5,794231 12,02953
0,262197 0,069909
2,796378 0,014827
8 3
2,71828 4,275
40320 0,038491
1,539646 1,385147
5,794231 12,02953
0,262197 0,043534
1,741355 0,909744
9 2,71828
4,275 362880
0,018283 0,731332
0,731332 5,794231
12,02953 0,262197
0,025365 1,014619
1,014619 10
2,71828 4,275
3628800 0,007816
0,312644 0,312644
5,794231 12,02953
0,262197 0,013967
0,558663 0,558663
11 1
2,71828 4,275
39916800 0,003038
0,121505 6,351623
5,794231 12,02953
0,262197 0,007324
0,292960 1,706397
12 2,71828
4,275 4,79 X 10
8
0,001082 0,043286
0,043286 5,794231
12,02953 0,262197
0,003681 0,147225
0,147225 13
2,71828 4,275
6,23 X 10
9
0,000356 0,014234
0,014234 5,794231
12,02953 0,262197
0,001782 0,071265
0,071265 14
2,71828 4,275
8,72 X 10
10
0,000109 0,004347
0,004347 5,794231
12,02953 0,262197
0,000834 0,033367
0,033367 15
2,71828 4,275
1,31 X 10
6
3,1 X 10
-5
0,001239 0,001239
5,794231 12,02953
0,262197 0,000379
0,015165 0,015165
16 2,71828
4,275 2,09 X 10
13
8,27 X 10
-6
0,000331 0,000331
5,794231 12,02953
0,262197 0,000168
0,006710 0,006710
Jumlah 40
1,000000 40,000000
16,17025 1,000000
40,000000 8,993254
Keterangan : Px : Peluang ditemukan x individu pada plot
x : Kemungkinan ditemukan x individu dalam suatu plot
O : Jumlah plot aktual observed
e : Konstanta logaritma natural 2.71828
m : Jumlah rata-rata individu per plot actual
x : nilai faktorial x
E x : Jumlah plot optimal hasil uji expected plot X
2
: Nilai peubah khy-kuadrat S
2
: Ragam sampel k
: Parameter tingkat kelompok F
: Konstanta bebas
8 6
Bila dilakukan uji khy-kuadrat X
2
seperti yang ditunjukkan pada Tabel 23 dengan jumlah plot di atas N = 40 30 sampel untuk lebih memastikan tipe sebaran
yang terjadi di dalam populasi pada komunitas kawasan daerah tangkapan air kelas hutan tanaman, maka dari hasil uji tersebut seperti pada Tabel Lampiran 1 nilai khy-kuadrat
X
2
yang diperoleh = 8,9933. Bila dibandingkan nilai khy-kuadrat X
2
hasil perhitungan di atas dengan nilai khy-kuadrat tabel pada taraf db = 0,975 – 0,025 20,707 – 66,766,
dimana nilai khy-kuadrat hasil perhitungan lebih kecil dari nilai khy-kuadrat tabel pada taraf lebih kecil dari db = 0,975, maka hasil yang diperoleh signifikan sehingga dapat
disimpulkan bahwa sebaran individu secara umum yang terjadi pada komunitas kelas hutan alam terdispersi secara berkelompok cluster seperti yang dikemukakan oleh
Ludwig Reynolds 1988 dan Waite 2000. Dalam uji lanjut N30 Sebaran Normal |d|, nilai |d| = 9,2116. Berdasarkan Ludwig Reynolds 1988 dan Waite 2000, maka
pola sebaran yang terbentuk adalah pola sebaran berkelompok cluster karena |d|1,96. Perlu dilakukan uji statistik lanjut untuk membuktikan pola sebaran yang
terbentuk pada seluruh unit sampling atau di dalam habitat tersebut, maka dilakukan pendekatan berdasarkan indeks sebaran dispersion indexID melalui rasio ragam sampel
S
2
dan nilai rata-rata sampel
ẍ
, dimana diperoleh Indeks of Dispersion ID = 1,355. Berdasarkan Ludwig Reynolds 1988 dan Waite 2000 bila nilai ID 1 seperti di
atas, maka pola sebaran yang terbentuk pada kawasan kelas hutan alam cenderung berkelompok Cluster. Dengan demikian kedua uji di atas dapat membuktikan bahwa
pola sebaran jenis secara umum yang terjadi pada kawasan kelas hutan alam adalah berbentuk berkelompok Cluster.
Tabel 21 memperlihatkan hasil uji sebaran Poisson dan Binomial Negatif terhadap tipe sebaran acak random dan berkelompok Cluster pada kelas hutan alam, dimana
kita dapat membandingkan proporsi jumlah plot aktual observation plot dan plot optimal hasil perhitungan expected plot, yaitu plot dengan tanpa individu maupun berisi
1, 2, 3, atau 4 individu dan seterusnya dan peluang dalam menemukan plot-plot tersebut.