Famili sebaran Gamma memiliki β parameter, yaitu parameter skala α dan parameter bentuk . Peubah acak x yang menyebar Gamma dinotasikan
dengan X~G ,α.
Ketika α=1, maka sebara Gamma ini akan menjadi sebaran Eksponensial dengan α=1 . Dan saat α mempunyai nilai integer positif, sebaran Gamma ini
dikenal dengan nama sebaran Erlang.
Famili sebaran lognormal
Sebaran Lognormal
kadang-kadang dikatakan
sebagai sebaran
antiLognormal. Sebaran Lognormal terbagi dua yaitu yang memiliki 2 parameter dan γ parameter. Yang membedakan keduanya adalah parameter θ. Dalam famili
sebaran Lognormal dengan 2 parameter, nilai θ ini dianggap 0 sedangkan yang
lain tidak. Distribusi lognormal sama seperti distribusi normal memiliki 2 distribusi parameter yaitu
σ dan . Parameter dikenal dengan sebutan parameter skala dan σ parameter bentuk. Peubah acak x dinotasikan dengan X ~log , σ.
Famili sebaran weibull
Distribuisi weibull merupakan salah satu jenis distribusi kontinyu yang sering digunakan, khususnya dalam bidang keandalan dan statistik karena
kemampuannya untuk mendekati berbagai jenis sebaran data. Peubah acak x yang menyebar Weibull dengan parameter skala α dan parameter bentuk c biasanya
dilambangkan dengan X~W α,c. Ketika α=1 maka sebaran Weibull ini akan menjadi sebaran Eksponensial dengan α = 1c.
Peubah acak x yang menyebar Weibull dengan parameter skala α dan parameter bentuk c biasanya dilambangkan dengan X~ W α,c.
2.5 Metoda Kemungkinan Maksimum
Nasoetion dan Rambe 1984 menyatakan bahwa metoda kemungkinan maksimum adalah salah satu cara yang lazim digunakan dalam pendugaan titik
parameter suatu famil i sebaran. Untuk penduga titik parameter θ yang tidak
diketahui dan berasal dari suatu famili sebaran, besarnya nilai dugaan dapat diperoleh melalui penduga titik parameter θ yang dapat menyebabkan nilai
fungsi kemungkinan maksimum L menjadi maksimum. Pada dasarnya fungsi kemungkinan maksimum adalah memilih penduga titik yang dapat menyebabkan
peluang untuk memperoleh sampel yang diteliti menjadi maksimum. Suatu famili sebaran yang merupakan terbaik dari sejumlah famili sebaran
yang diikutkan dalam pemilihan adalah famili sebaran yang memiliki nilai kemungkinan maksimum tertinggi. Jika X
1
, X
2
, ...X
n
adalah sekumpulan data pengamatan yang bebas dan identik dengan bentuk sebarannya, maka penduga
fungsi kemungkinan maksimum dari sekumpulan data yang menyebar menurut famili sebaran tertentu dan fungsi kepekatan fx, θ
j
dibatasi dengan L
j
=
π
t j
= f
x,θ
j
, dimana θ
j
adalah penduga titik dari parameter θ
j
. Untuk famili sebaran tertentu, misalnya famili sebaran ke-k yang mempunyai fungsi kepekatan f
k
x, θ
j
dapat dikatakan sebagai famili sebaran terbaik dari sekumpulan data pengamatan, jika L
k
= maksimum L
1
, L
2
,..L
t
, dimana t adalah simbol dari banyaknya famili sebaran yang diikutkan dalam pemilihan.
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei-Juni 2009 di areal IUPHHK-HA PT. Erna Djuliawati di Kabupaten Seruyan, Kalimantan Tengah.
3.2 Bahan dan Alat
Objek yang digunakan adalah kawasan hutan dengan sistem silvikultur TPTJ yang merupakan petak tegakan tinggal pasca penebangan pada kondisi 3, 4,
dan 6 tahun. Petak yang digunakan disajikan dalam Tabel 1. Tabel 1 Lokasi petak penelitian
Alat-alat yang digunakan adalah Kompas, pita ukur atau phi band, peta kerja, tambang, alat tulis, alat hitung, MS excel, Matlab 7, dan Laptop.
3.3 Metode Penelitian
