Dari Gambar 10 dan Gambar 11 dapat dilihat bahwa selama pengamatan, tidak semua hujan dapat menyebabkan aliran dan erosi permukaan. Ch minimum
yang dapat menyebabkan aliran dan erosi permukaan adalah 4,5 mmhari. Parameter statistik aliran dan erosi permukaan selama pengamatan disajikan
dalam Tabel 4. Tabel 4. Statist ik aliran dan erosi permukaan
Parameter Statistik
Plot 1 Plot 2
Plot 3 Plot 4
Ap M
3
ha Ep
Tonha Ap
M
3
ha Ep
Tonha Ap
M
3
ha Ep
Tonha Ap
M
3
ha Ep
Tonha Minimum
0,155 0,0005
0,077 0,0001
0,077 0,0003
0,077 0,0001
Maksimum 465,782
0,9582 353,994
0,5354 409,887
0,4526 453,361
1,6236 Rata-rata
86,158 0,1771
41,941 0,0389
82,341 0,0534
87,388 0,1834
Simpangan baku
144,123 0,2996
77,623 0,0170
129,142 0,1038
1339,926 0,3859
Jumlah 2929,378
6,0226 1384,071
1,2843 2799,582
1,8167 2971,221
6,2352 Keterangan : Ap = Aliran permukaan
Ep = Erosi permukaan
Hasil uji kesamaan dua nilai rata-rata uji t aliran dan erosi permukaan Lampiran 13 dan Lampiran 14 menunjukkan bahwa nilai tengah rata-rata aliran
permukaan lahan bertanaman kayu putih yang dicampur dengan tanaman kacang tanah dan kedelai plot 4 = lahan bertanaman kayu putih dengan menggunakan
teras bangku plot 1 = lahan bertanaman kayu putih yang dicampur dengan tanaman jagung dan kemlandingan plot 3 = lahan bertanaman kayu putih dan
tanaman jagung dengan menggunakan teras gulud plot 2, sedangkan nilai tengah rata-rata erosi permukaan plot 4 = plot 1 plot 3 = plot 2. Penggunaan lahan
bertanaman kayu putih yang dicampur dengan tanaman kacang tanah dan kedelai plot 4, memiliki laju aliran dan erosi permukaan terbesar yaitu sebesar 2971,221
m
3
ha dan 6,2352 tonha, sedangkan penggunaan lahan bertanaman kayu putih dan tanaman jagung dengan menggunakan teras gulud plot 2 merupakan plot
yang memiliki nilai aliran dan erosi permukaan terkecil yaitu 1384,071 m
3
ha dan 1,2843 tonha.
5.1.3. Analisis regresi hubungan hujan dengan aliran dan erosi permukaan
Berdasarkan hasil uji regresi non linier polynomial menunjukkan terdapat pengaruh antara variabel bebas curah hujan terhadap varibel terikat
aliran dan erosi permukaan. Model pendugaan aliran dan erosi permukaan disajikan dalam Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Model pendugaan aliran dan erosi permukaan
Nama Plot Model Persamaan
R-Sq F
Hit F Tabel
95 Plot 1
Ap
1
= - 77,564 + 8,325Ch + 19x10
-4
Ch
2
86,5 99,22
3,30 Ep
1
=- 0,1692 + 0,0189 Ch – 3,6x10
-5
Ch
2
77,5 53,54
Plot 2
Ap
2
= - 11,845 + 0,7355 Ch + 0,0608 Ch
2
95,8 346,82
Ep
2
= 0,0315 – 0,0043 Ch + 1x10
-4
Ch
2
84,9 84,66
Plot 3
Ap
3
=- 82,369 + 9,4688 Ch – 0,0322 Ch
2
84,1 81,84
Ep
3
= - 0,0127 + 0,0001Ch + 8x10
-5
Ch
2
82,1 71,24
Plot 4
Ap
4
= -81,864 + 9,2309Ch – 0,0175 Ch
2
85,0 87,81
Ep
4
= - 0,0381 + 0,0032Ch + 3x10
-4
Ch
2
67,5 32,22
Keterangan : Ap = Aliran permukaan m
3
hahari Ep = Erosi permukaan tonhahari
Ch = Curah hujan mmhari
Dalam Tabel 5 dapat diketahui nilai koefisien determinasi menunjukkan bahwa masing-masing regresi mempunyai nilai positif, dengan demikian apabila
nilai curah hujan meningkat maka akan menyebabkan peningkatan aliran dan erosi permukaan. Dari tabel ANOVA didapat nilai F hitung F tabel, artinya
terdapat pengaruh nyata antara curah hujan dengan aliran permukaan dan curah hujan dengan erosi permukaan.
Grafik regresi hubungan antara curah hujan dengan aliran permukaan masing-masing disajikan dalam gambar berikut ini.
Gambar 12. Hubungan aliran permukaan Gambar 13. Hubungan aliran dengan curah hujan plot 1 permukaan dengan curah hujan plot 2
Gambar 14. Hubungan aliran permukaan Gambar 15. Hubungan aliran dengan curah hujan plot 3 permukaan dengan curah hujan plot 4
Sedangkan grafik hubungan antara erosi permukaan dengan curah hujan disajikan pada gambar dibawah ini
Gambar 16. Hubungan erosi permukaan Gambar 17. Hubungan erosi permukaan dengan curah hujan plot 1 dengan curah hujan plot 2
Gambar 18. Hubungan erosi permukaan Gambar 19. Hubungan erosi permukaan dengan curah hujan plot 3 dengan curah hujan plot 4
5.1.4. Aliran dan erosi permukaan dugaan selama setahun
Pendugaan laju aliran dan erosi permukaan tahunan menggunakan rasio jumlah hari hujan selama satu tahun dan menggunakan model regresi disajikan
dalam Tabel 6. Tabel 6. Pendugaan regresi dan hari hujan
Nama Plot Pendugaan dengan Rasio Jumlah
Hari Hujan Pendugaan dengan Regresi
Ap m
3
hathn Ep
Tonhathn Ap
m
3
hathn Ep
Tonhathn Plot 1
13445,94 27,64
17295,72 35,46
Plot 2 6353,02
5,89 8269,77
7,43 Plot 3
12850,16 8,34
16291,23 10,59
Plot 4 13637,85
28,62 17370,97
36,03
Keterangan : Ap = Aliran permukaan Ep = Erosi permukaan
Tabel 6 menunjukkan bahwa pendugaan aliran dan erosi permukaan setahun menggunakan hari hujan cara-1 dan regresi cara-2 memiliki selisih
y = -4E-05x
2
+ 0,018x - 0,169
R² = 0,775
0,2 0,4
0,6 0,8
1 1,2
1,4 1,6
50 100
E ro
s i
p e
rm u
k a
a n
…
Curah huj an …
PLOT 1
y = 0,000x
2
- 0,004x + 0,031
R² = 0,849
0,2 0,4
0,6 0,8
1 1,2
1,4 1,6
50 100
E ro
s i
p e
rm u
k a
a n
…
Curah huj an …
PLOT 2
y = 8E-05x
2
+ 0,001x …
0,2 0,4
0,6 0,8
1 1,2
1,4 1,6
50 100
E ro
s i
p e
rm u
k a
a n
to n
h a
Curah huj an …
PLOT 3
y = 0,000x
2
…
0,2 0,4
0,6 0,8
1 1,2
1,4 1,6
50 100
E ro
s i
p e
rm u
k a
a n
…
Curah huj an …
PLOT 4
nilai yang kecil, dengan cara-2 hasilnya sedikit lebih besar. Hasil pendugaan erosi satu tahun dengan menggunakan regresi memiliki ketepatan yang lebih baik. Hal
tersebut dikarenakan dengan menggunakan curah hujan satu tahun, nilai rata-rata curah hujan dalam selang waktu yang sama dengan selang waktu pengamatan
lebih kecil dari nilai rata-rata dalam selang waktu sisanya Lampiran 2, sehingga pendugaan dengan rasio jumlah hari hujan tersebut cenderung underestimate.
Pendugaan dengan regresi memiliki nilai koefisien determinasi lebih besar dari 0,6 sehingga lebih baik digunakan.
5.1.5. Tingkat bahaya erosi
