Pembahasan PENGEMBANGAN MODEL REGRESI POHON TANAH-LANSKAP

menunjukkan bahwa ada suatu set kombinasi kovariat khusus untuk menaksir suatu sifat tanah tertentu. Tabel 4-9 Perbandingan daya taksir model Respon Satuan MAE MPOR M2 M1 M4 M3 M2 M1 M4 M3 Soildepth cm 41.6 39.9 38.6 40.8 1.39 1.39 1.34 1.37 Athick cm 3.7 4.0 4.6 4.2 1.01 1.04 1.04 1.04 DepthtoB cm 8.0 8.5 8.3 8.7 1.03 1.01 1.06 1.04 Sand 0-30 12.1 11.7 12.3 12.6

2.93 2.88

2.83 2.64

Sand 30-50 11.8 11.8 10.3 10.4

3.21 3.17

2.55 2.79

Sand 50-100 12.8 12.1 12.7 12.6

3.00 2.60

2.75 2.56

Clay 0-30

14. 6

15.3 17.0

16.7 1.18 1.16 1.22 1.13 Clay 30-50

15.3 15.5

15.6 17.0 1.01 1.03 1.04 0.99 Clay 50-100 16.9 16.0 16.2 15.5 1.19 1.22 1.15 1.08 SOM 0-30 1.23 1.22

0.95 1.06

1.46 1.43

1.20 1.38 SOM 30-50 0.70 0.72

0.58 0.81

1.49 1.45

1.33 1.54 SOM 50-100 0.56 0.56 0.51 0.73 1.35 1.34 1.24 1.49 SOC 0-30 0.71 0.65 0.55 0.60

1.43 1.41

1.20 1.33 SOC 30-50 0.40 0.80

0.34 0.47

1.46 1.45

1.34 1.54 SOC 50-100 0.32 0.33

0.29 0.42

1.34 1.34 1.27 1.51 Ntot 0-30 0.048 0.047 0.044 0.043 1.23 1.24 1.21 1.21 Ntot 30-50 0.034 0.027 0.034 0.036 1.29 1.16 1.33 1.32 Ntot 50-100 0.024 0.026 0.025 0.033 1.37 1.31 1.32 1.49 pH 0-30 0.71 0.72

0.57 0.74

0.99 1.01 1.00 0.99 pH 30-50 0.90 0.79 0.85 0.83 0.99 0.99 0.99 0.99 pH 50-100 0.84 0.82 0.85 0.89 1.01 1.01 1.00 1.01 BS 0-30 21.4 21.4 18.9 18.9

1.42 1.38

1.30 1.33 BS 30-50 23.6 21.3 22.0 21.8

1.71 1.48

1.49 1.42

BS 50-100 22.7 21.6 23.0 23.2

1.85 1.96

2.06 1.82

CEC cmolkg 0-30 12.5 12.3 13.2 12.0 1.14 1.16 1.22 1.14 CEC cmolkg 30-50 11.9 11.6 13.2 11.7 1.07 1.07 1.13 1.03 CEC cmolkg 50-100

11.6 11.9

11.4 11.7

1.14 1.11 1.16 1.15 nilai MAE yang dipertebal menunjukan model dengan galat yang paling kecil, sedangkan nilai MPOR yang dipertebal menunjukan model dengan daya taksir yang buruk. Hasil ini menunjukkan bahwa untuk suatu sifat tanah tertentu ada faktor dominan yang mengontrol dinamika proses pedogenik pada tanah tersebut. Saat ini, ketika melihat data sifat tanah beberapa pihak cukup menjelaskan faktor pembentuk tanah saja. Cara ini ternyata tidak cukup, bagaimanapun, arti penting dari kelima faktor pembentuk tanah tersebut harus ditentukan melalu pembobotan. Pada suatu lokasi mungkin iklim lebih dominan dan mempengaruhi sifat tanah, sementara pada lokasi lain faktor bahan induk paling dominan. Penelitian ini telah menunjukan teknik pembobotan tersebut khususnya untuk sifat kedalaman tanah dan kadar fraksi klei. Penelitian ini menggunakan teknik regresi pohon karena penaksirnya merupakan kombinasi antara data kategorik seperti: jenis batuan, umur lahan, dan zone agroklimat dan data kontinyu seperti: MRVBF dan kemiringan lereng. Teknik regresi ini memerlukan dataset yang banyak 100 karena nilai taksirannya merupakan nilai rata-rata. Nilai ini tergantung kepada jumlah contoh dalam menangkap keragaman sifat tanah. Berkaitan dengan penaksiran sifat tanah, selama ini pengembangan model tanah-lanskap hanya menggunakan nilai tunggal sifat tanah pada satu kedalaman saja, biasanya lapisan atas. Penelitian ini menggunakan tiga kelas kedalaman yang berbeda dengan memanfaatkan data profil warisan yang tersedia. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kovariat penaksir berbeda untuk setiap kedalaman tanah. Ini mengindikasikan bahwa proses genesis sifat tanah tertentu berbeda antar kedalaman tanah. Penelitian ini memiliki beberapa kelemahan yang perlu diperhatikan baik untuk interpretasi hasil penelitian maupun sebagai dasar bagi pengembangan penelitian selanjutnya dilihat dari aspek skala data sumber, jumlah data warisan, dan sebarannya. Skala data sumber cukup beragam. Peta Agroklimat Jawa dipublikasikan pada skala 1:2.500.000, Peta Geologi skala 1:100.0000 dan SRTM DEM resolusi 90 meter ekuivalen dengan skala 1:32.000. Skala yang kecil ini menyebabkan poligon satuan peta yang luas sering dijumpai khususnya kovariat zone agroklimat, bahan induk, dan umur lahan. Akibatnya, jumlah rule yang dihasilkan sedikit dan keragaman lokal tidak bisa ditangkap secara baik. Jumlah dataset untuk model tergolong jumlah yang berukuran sedang. Jumlah dataset menentukan teknik pemodelan yang bisa dilakukan, kebagusan prediksi dan teknik validasi. Minasny et al. 2008 mengelompokan dataset