30
akan semakin tinggi ketepatannya. Semakin sempit sebaran simpangan maka akan semakin tinggi ketelitiannya dan semakin kecil kesalahan sistematiknya, maka
penduga tersebut semakin tidak bias. Nilai simpangan baku ditentukan dengan rumus Salvatore dan Reagle 2001:
keterangan: s
= simpangan baku n-p
= derajat bebas sisa Y
a
= nilai diameter batangtinggi anakan sesungguhnya Y
i
= nilai diameter batangtinggi anakan dugaan
5. Uji Kesesuaian Model
Untuk melihat kesesuaian model terhadap data, digunakan koefisien determinasi R
2
dan koefisien determinasi terkoreksi R
adj 2
. R
2
adalah perbandingan antara jumlah kuadrat regresi JKR dengan jumlah kuadrat total
JKT dan biasanya R
2
dinyatakan dalam persen . Nilai R
2
ini mencerminkan seberapa besar keragaman peubah tak bebas Y dapat dijelaskan oleh suatu peubah
bebas X. Nilai R
2
berkisar antar 0 sampai 100. Makin besar R
2
akan makin besar total keragaman yang dapat diterangkan oleh regresinya semakin tinggi
keragaman peubah tak bebas Y dapat dijelaskan oleh peubah bebas X, berarti bahwa regresi yang diperoleh makin baik. Perhitungan nilai R
2
adalah untuk melihat tingkat ketelitian dan keeratan hubungan antara peubah bebas dan tidak
bebas. Koefisien determinasi terkoreksi R
adj 2
adalah koefisien determinasi yang telah dikoreksi oleh derajat bebas dari JKS dan JKT nya. Adapun perhitungan
besarnya nilai R
2
dan R
2
terkoreksi dapat dilakukan dengan rumus Narinc et al. 2010:
keterangan: JKS = Jumlah Kuadrat Sisa
n-p = dbs = derajat bebas sisaan
JKT = Jumlah Kuadrat Total n-l
= dbt = derajat bebas total
6. Verifikasi Asumsi Model
Salah satu asumsi model regresi adalah ragam sisaan yang konstan homokedastisitas. Asumsi tersebut diverifikasi dengan membuat grafik
hubungan antara nilai dugaan sebagai absis dan sisaan sebagai ordinat. Model terbaik dipilih dengan menggunakan kriteria sebagai berikut:
1. Nilai p-value 0.05 2. Nilai AIC, BIC, dan simpangan baku RMSE paling kecil
3. Nilai R
2
dan R
2
terkoreksi R
2
adj paling besar 4. Sisaan menyebar acak dan tidak membentuk pola tertentu homokedastisitas.
31
Penyusunan Model Riap MAI dan CAI
Berdasarkan model yang telah terpilih, maka disusun persamaan matematis untuk menduga besaran MAI Mean Annual Increment dan CAI
Current Annual Increment. MAI merupakan hasil rata-rata dari model pertumbuhan diameter batang atau tinggi anakan per satuan waktu fyt,
sedangkan CAI merupakan hasil diferensiasiturunan pertama dari model pertumbuhan diameter batang atau tinggi anakan dydt.
