Untuk tingkat kepercayaan tertentu, semakin pendek selang tersebut semakin efisien dugaannya. Untuk populasi dengan
σ tertentu dapat ditentukan ukuran contoh yang dapat menghasilkan selang kepercayaan 1 - 100 bagi
μ sepanjang-panjangnya l. Apabila peubah acak X menyebar menyebar menurut
sebaran Normal, sebagai berikut : I = A-B =
, Sehingga,
adalah ukuran contoh yang dapat menghasilkan selang kepercayaan 1 - 100 bagi
μ yang panjangnya Saefudin et al. 2009.
5. Pengolahan Data
Selanjutnya data yang telah diperoleh dihitung diolah menggunakan software Microsoft Excel 2007. Dari data tegakan puspa yang telah diperoleh
disusun terlebih dahulu berdasarkan kelas-kelasnya, baik kelas diameter, kelas tinggi, serta kelas luas bidang dasarnya. Berdasarkan kelas-kelas tersebut dihitung
jumlah tegakan puspanya, baik tegakan puspa pada plot A, tegakan puspa pada plot B, maupun tegakan puspa secara keseluruhan. Selain itu dihitung pula
Frekuensi Relatif pada masing-masing kelas tersebut. Kemudian dihitung peluang berdasarkan Sebaran Normal pada masing-
masing kelas yang telah ditentukan. Dari peluang sebaran normal tersebut ditentukan frekuensi untuk tiap-tiap kelas, baik diameter, tinggi, serta luas bidang
dasar tegakan puspa tersebut. Untuk menentukan peluang sebaran normal dihitung terlebih dahulu rataannya μ, simpangannya σ, serta ragamnya σ².
Setelah didapatkan nilai frekuensi untuk tiap-tiap kelas pada masing- masing peubah dibandingkan dengan jumlah pohon hasil pengamatan sesuai
peubah dan kelasnya. Hasil perbandingan tersebut diperlihatkan pada Lampiran 1 hingga Lampiran 6.
Dari grafik tersebut diperlihatkan kurva normal berbanding dengan kurva berdasarkan data pengamatan. Kurva data pengamatan tersebut dicek
kemiringannya skewness menggunakan metode koefisien kemiringan Pearson Hasan 2008.
Menurut Hasan 2008, koefisien kemencengan Pearson atau nilai koefisien skewness adalah koefisien berdasarkan nilai selisih rata-rata dengan
modus dibagi simpangan baku. Koefisien kemencengan Pearson atau nilai koefisien skewness dirumuskan:
Apabila secara secara empiris didapatkan hubungan antar nilai pusat sebagai:
maka rumus kemencengan diatas dapat diubah menjadi:
Jika nilai SK dihubungkan dengan keadaan kurva maka: 1.
SK = 0 → kurva memiliki bentuk simetris 2.
SK 0 → nilai-nilai terkonsentrasi pada sisi sebelah kiri, kurva menceng ke kiri atau menceng positif
3. SK 0 → nilai-nilai terkonsentrasi pada sisi sebelah kanan, kurva menceng
ke kanan atau menceng negatif
Dimana :
SK = koefisien kemiringan Pearson = rata-rata
Mo = modus Me = median
s = simpangan baku σ
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
