bahwa analisis regresi dapat dilakukan karena variabel independen berupa , umur, dan tinggi pohon. memiliki hubungan yang nyata terhadap
variabel dependen berupa biomassa. Keterkaitan dari hubungan ini kemudian dianalisis dengan menggunakan regresi sederhana, regresi linear berganda, regresi
kuadratik dan regresi eksponensial.
5.3.1 Penyusunan Model Pendugaan Biomassa Berdasarkan
Hasil analisis korelasi menunjukan bahwa nilai baik HH
maupun HV memiiki korelasi dengan biomassa walaupun besarnya nilai korelasi tidak sebesar variabel prediktor lainya yaitu umur dan tinggi pohon. Analisis
hubungan antara dan biomassa di tunjukan pada tabel penyusunan
model regresi berikut ini.
Tabel 8 Model regresi antara biomassa dengan variabel , pada citra
ALOS PALSAR resolusi 50 m
Polarisasi No
Model R²
R²
adj
RMSE HH
1 Y = 306,408 + 30,881X₁
36,6 34,7
55,2 2
Y = EXP 6,45 + 0,287X₁ 54,2
53,4 41,6
3 Y = 199,438 I 2,105X₁²
34,7 32,8
56,1 HV
4 Y = 441,120 + 28,679X₁
46,3 44,7
50,9
5 Y = EXP 9,291 + 0,38X₁
75,3 74,9
29,7
6 Y = 255,974 I 1,070X₁²
42,7 41,0
52,5 Keterangan: Y = biomassa; X₁=
Tabel 9 Model regresi antara biomassa dengan variabel , pada citra
ALOS PALSAR resolusi 12,5 m
Polarisasi No
Model R²
R²
adj
RMSE HH
1 Y = 264,713 + 19,899X₁
37,8 36,0
54,7 2
Y = EXP 6,676 + 0,274X₁ 63,1
62,2 37,5
3 Y = 175,195 I 0,99X₁²
34,4 32,5
56,2 HV
4 Y = 358,331 + 17,264X₁
40,2 38,4
53,7
5 Y = EXP 8,811 + 0,302X₁
72,5 71,7
32,4
6 Y = 218,358 I 0,505X₁²
37,9 36,1
52,5 Keterangan: Y = biomassa; X₁=
Analisis pemilihan model terbaik didasarkan kepada nilai R² dan R²
adj
tertinggi serta nilai RMSE yang terendah. Kelebihan dari R²
adj
adalah dapat
dipakai untuk membandingkan keterandalan modelImodel dari beberapa model yang memiliki banyak variabel bebas yang berbeda Draper dan Smith 1981.
Pada tebel 8 dan 9 tersebut dapat dilihat bahwa model dengan nilai R² dan R²
adj
tertinggi serta nilai RMSE yang terendah didapatkan pada model eksponensial nomor 5, dengan hubungan antara biomassa dengan
HV baik pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m maupun 12,5 m. Hasil tersebut
sesuai dengan penelitianIpenelitian sebelumnya yang umumnya menyimpulkan bahwa polarisasi HV mampu menjelaskan dengan baik pendugaanIpendugaan
biomassa di lapangan Rauste 2007; Awaya 2009.
Setelah dilakukan pemilihan model maka pada tahap selanjutnya dilakukan validasi model pada model terbaik dengan menggunakan uji t berpasangan untuk
menguji keterandalan model tersebut. Validasi model bertujuan untuk mengetahui apakah model yang telah terpilih dapat digunakan untuk menduga biomassa di
lapangan. Berikut ini merupakan tabel hasil validasi pada model terpilih.
Tabel 10 Validasi model terbaik dengan hubungan antara biomassa dengan citra ALOS PALSAR
Resolusi Polarisasi Model
t
hit
t
α2
sig
50 m HV
Y = EXP 9,291 + 0,38X₁ 0,444
2,064 0,857
12,5 m HV
Y = EXP 8,811 + 0,302X₁ 0,745
2,064 0,463
Keterangan: Y = biomassa; X₁=
Pada Tabel 10 tersebut dapat dijelaskan bahwa model terbaik pada kedua citra tidak berbeda nyata antara hasil pengukuran di lapangan dengan hasil model
terpilih. Hal tersebut dapat di lihat dari nilai t
hitung
yang lebih kecil dari t
α2
. Dan signifikansi lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian model terbaik yang telah
terpilih bisa digunakan untuk pendugaan nilai biomassa atas pendugaan tegakan jati di lapangan.
5.3.2 Penyusunan Model Pendugaan Biomassa Berdasarkan dan
