BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri, Provinsi Papua pada bulan Juni hingga Juli 2011.
3.2 Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini berupa : pita ukur phi- band, meteran, tallysheet, alat tulis, kamera, Software Microsoft Excell 2007,
Minitab 14 dan Curve Expert 1.4.
3.3 Batasan Penelitian
Jenis yang diteliti hanya lima jenis pohon yaitu : bipa Pterygota forbesii F.V.Muell, jambu Eugenia spp, matoa Pometia pinnata Forst, medang Litsea
firma Hook.f dan merbau Instia spp. Persamaan regresi yang digunakan hanya persamaan Berkhout.
3.4 Metode Pengambilan Data
3.4.1 Pemilihan Pohon Contoh
Pohon contoh yang diteliti terbagi menjadi 11 kelas diameter dengan interval kelas 5 cm. Kelas diameter dimulai dari kelas diameter 10-14,9 cm, 15-
19,9 cm, 20-24,9 cm hingga kelas diameter 60 cm. Adapun syarat-syarat pohon
yang diambil sebagai sampel antara lain : lurus, tidak menggarpu, bebas dari serangan hama penyakit, batang tidak pecah setelah ditebang.
3.4.2 Pengukuran Pohon Contoh
Tahapan yang dilakukan dalam pengukuran pohon contoh meliputi : 1.
Memilih pohon contoh yang sesuai syarat. 2.
Mengukur diameter setinggi dada dbh dan panjang bebas cabang pbc.
3. Mengukur diameter per seksi pada pohon rebah. Panjang per seksi sebesar 2
m. 4.
Menghitung volume per seksi dan menghitung volume pohon aktual. Rumus yang digunakan adalah Rumus Smallian sebagai berikut :
V = L x
� +� 2
Dimana : V : volume seksi m
3
L : panjang seksi m
Gb : luas penampang lintang potongan bawah seksi m
2
Gu : luas penampang lintang potongan ujung seksi m
2
Volume pohon aktual merupakan jumlah dari volume semua seksi dari satu pohon sampel.
Va = ��
� �=1
Dimana : Va : volume aktual pohon m
3
Vi : volume seksi ke-i dari satu pohon m
3
i : urutan seksi ke-... 1, 2, ..., n n : jumlah seksi
3.5 Analisis Data
3.5.1 Penyusunan Model Regresi
Jumlah pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan model regresi sebanyak 23 dari total pohon per jenis. Tahapan analisis statistika untuk
membangun model regresi meliputi : 1.
Penyusunan model persamaan regresi : Persamaan regresi yang akan dipergunakan adalah : persamaan Berkhout
yaitu V = a D
bh b
, baik melalui transformasi maupun tanpa transformasi ke bentuk liniernya.
2. Pengujian persamaan regresi dengan analisis keragaman ANOVA
Persamaan tersebut dilakukan pengujian dengan analisis keragaman analysis of variance untuk melihat signifikan atau adanya ketergantungan
peubah-peubah yang menyusun regresi tersebut.
Tabel 2 Analisis keragaman pengujian regresi ANOVA
Sumber keragaman Derajat
bebas Jumlah
kuadrat JK Kuadrat tengah
KT F
hitung
F
tabel
Regresi k = p-1
JKR KTR=JKRk
KTRKTS Sisaan
n-k-1 JKS
KTS=JKSn-k-1 Total
n-1 JKT
Keterangan : p = banyaknya parameter model regresi, n = banyaknya pohon contoh dalam penyusunan regresi tersebut.
Dalam analisa tersebut hipotesis yang diuji adalah : H
: β = 0 lawan H
1
: β ≠ 0 Dengan kaidah keputusannya :
F hitung F tabel maka tolak H F
hitung ≤ F tabel maka terima H Jika H
1
yang diterima, 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 H
yang diterima, maka regresi tersebut tidak nyata, artinya persamaan regresi tidak dapat digunakan untuk
menduga volume pohon berdasarkan peubah bebasnya.
3.5.2 Validasi Model
Jumlah pohon contoh yang digunakan dalam uji validasi sebanyak 13 dari total pohon per jenis. Uji validasi model dilakukan dengan melihat nilai
Simpangan Agregat SA, Simpangan Rata-rata SR, RMSE Root Mean Square Error, bias dan uji Chi-square. Nilai pengujian validasi tersebut dapat dihitung
dengan rumus di bawah ini : 1.
Simpangan agregat agregative deviation Simpangan agregat merupakan selisih antara jumlah volume aktual va dan
volume dugaan vt yang diperoleh berdasarkan dari tabel volume pohon, sebagai persentase terhadap volume dugaan vt. Menurut Spurr 1952 persamaan yang
baik memiliki nilai simpangan agregat tidak lebih dari 1. Nilai SA dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
SA =
�
� �
�=1
− �
� �
�=1
�
� �
�=1
2. Simpangan rata-rata mean deviation
Simpangan rata-rata merupakan rata-rata jumlah dari nilai mutlak selisih antara jumlah volume dugaan vt dan volume aktual va, proporsional terhadap
jumlah volume dugaan vt. Menurut Spurr 1952 nilai simpangan rata-rata yang baik adalah tidak lebih dari 10. Simpangan rata-rata dapat dihitung dengan
rumus sebagai berikut:
SR =
� � −� � � �
� �=1
�
x 100 3.
RMSE RMSE merupakan akar dari rata-rata jumlah kuadrat nisbah antara selisih
volume dugaan dari table volume pohon vt dengan volume aktualnya va terhadap volume aktual va. Nilai RMSE yang lebih kecil, menunjukkan model
persamaan penduga volume yang lebih baik. RMSE dihitung dengan rumus sebagai berikut :
RMSE =
� �−� � � �
2 �
�=1
�
x 100 4.
Bias e Bias e adalah kesalahan sistematis yang dapat terjadi karena kesalahan
dalam pengukuran, kesalahan teknis pengukuran maupun kesalahan karena alat ukur. Bias dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
e =
� �−� � � �
� �
�=1
x 100 5.
Uji Chi-square Uji
χ² digunakan untuk menduga apakah volume yang diduga dengan tabel volume vt berbeda dengan volume aktualnya va. Hipotesis yang diuji sebagai
berikut : H
: Vt = Va lawan H
1
: Vt ≠ Va
Kriterium ujinya sebagai berikut :
χ²
hitung
=
�
�
−�
� 2
�
�
� �=1
Kaidah keputusannya sebagai berikut :
χ²
hitung
≤
χ²
tabel α,n-1
, maka terima H
χ²
hitung
χ²
tabel α,n-1
, maka tolak H
3.5.3 Pemilihan Model Regresi Terbaik dan Valid
Model persamaan regresi untuk penyusunan tabel volume pohon yang baik dan valid, bila :
1. Dalam analisis regresi, menghasilkan nilai R
2
yang besar, simpangan baku yang kecil dan regresi yang dihasilkan nyata berdasarkan analisis
keragamannya. 2.
Dalam uji validasi memiliki standar pengujian sebagai berikut : a.
Simpangan agregat tidak lebih dari 1 Spurr 1952. b.
Simpangan rata-rata tidak lebih dari 10 Spurr 1952. c.
Nilai RMSE dan Bias relatif kecil. d.
Apabila hasil uji beda antara nilai rata-rata yang diduga dengan tabel volume dengan nilai rata-rata nyata actual, tidak menunjukkan adanya
perbedaan yang nyata H diterima.
3.5.4 Penggabungan Persamaan Regresi
Penggabungan persamaan regresi dilakukan melalui analisis kovarian. Pada analisis kovarian selain memperhatikan varian utama, kovarian ragam
penggiring pada variabel tertentu juga diperhatikan. Tabel 3 Analisis kovarian
Variasi Derajat
Kebebasan db Jumlah Kuadrat
Terkoreksi JKT Kuadrat Tengah
KT F hit
F tabel AK
Dbak JKAKT
KTAK=JKATdbak KTAKKTDK
DK Dbdk
JKDKT KTDK=JKDKdbdk
Total Dbt
JKTT Keterangan : AK = antar kelompok, DK = dalam kelompok
Hipotesa yang diuji Kuncahyo 1984 : H
: L
i
= 0, lawan H
1
: L
i
≠ 0 Dengan kaidah keputusannya :
F hitung F tabel maka terima H
1
F hitung ≤ F tabel maka terima H
Jika H
1
yang diterima, faktor kelompok memberikan peranan yang nyata dan memiliki perbedaan model yang nyata sehingga penggabungan persamaan regresi
tidak memenuhi syarat. Jika H yang diterima, faktor kelompok tidak memberikan
peranan yang nyata dan tidak memiliki perbedaan model yang nyata sehingga persamaan regresi memenuhi syarat untuk digabungkan.
BAB IV KONDISI UMUM LOKASI PENELITIAN
4.1 Sejarah Pemanfaatan Hutan
PT. Mamberamo Alasmandiri merupakan perusahaan PMDN yang tergabung dalam KODECO GROUP. Ijin Pemanfaatan Hutan IUPHHK PT.
Mamberamo Alasmandiri didasarkan pada keputusan Menteri Kehutanan No. 1071Kpts-II1992 tanggal 19 November 1992, seluas 691.700 ha yang kemudian
diperbaharui berdasarkan Keputusan Menteri Kehutanan dan Perkebunan No. 910Kpts-IV1999 tanggal 14 Oktober 1999 dengan luas 677.310 hektar. Dalam
kegiatan pengelolaan hutan, PT. Mamberamo Alasmandiri membagi areal kerjanya menjadi 2 unit kelestarian, yaitu Unit Aja dan Unit Gesa dimana
keduanya melakukan kegiatan operasional secara terpisah PT. MAM 2009.
4.2 Letak dan Luas
Areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri termasuk ke dalam kelompok hutan Sungai Mamberamo-Sungai Gesa. Berdasarkan pembagian
wilayah administrasi pemerintahan, areal kerja IUPHHK-HA PT Mamberamo Alasmandiri terletak di dalam wilayah distrik Mamberamo Hulu, Mamberamo
Tengah, dan Mamberamo Hilir, serta distrik Waropen Atas, Kabupaten Mamberamo Raya, Provinsi Papua PT.MAM 2009.
4.3 Topografi dan Kelerengan
Areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri bervariasi dari datar sampai bergelombang dengan ketinggian dari permukaan laut berkisar 100-
648 m dpl. Kelas lereng di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmandiri terdiri atas kelas lereng A 8 sampai kelas lereng E 40 PT. MAM 2009.
4.4 Tanah dan Geologi
Jenis tanah di IUPHHK ini terdiri dari tanah aluvial, latosol, regosol, podzolik dan litosol. Struktur geologi khususnya di areal kerja IUPHHK-HA PT.
Mamberamo Alasmandiri didominasi oleh sesar sesar naik dan geser dan lipatan. Sesar naik utama pada bagian tersebut membatasi Cekungan Wapoga dan
Cekungan Mamberamo. Struktur lipatan terdiri dari antiklin dan siklin. Antiklin penting dikenal sebagai Antiklin Gesa yang memotong aliran S. Gesa yang
mengalir ke utara PT. MAM 2009.
4.5 Iklim dan Intensitas Hujan
Kategori