3.09 PENGEMBANGAN MODEL REGRESI TANAH-LANSKAP

3.3.4 Validasi model Pengujian model dilakukan untuk mengetahui galat taksiran dari model, sehingga daya taksir model bisa diketahui. Pengujian dilakukan dengan mengunakan model untuk menaksir suatu sifat tanah tertentu, kemudian membandingkan nilai hasil taksiran dengan nilai sebenarnya. Galat adalah istilah untuk menunjukan selisih antara kedua nilai tersebut. Pada penelitian ini validasi dilakukan menggunakan validasi silang cross validation yaitu menggunakan sebagian dataset sebagai dataset penguji yang dipilih secara acak dari total dataset. Cara ini sering dilakukan dalam pemodelan tanah-lanskap karena pengadaan dataset baru memerlukan biaya yang relatif besar Bishop Minasny 2006. Tabel 3-6 menyajikan keragaan daya taksir model sebagai hasil validasi silang. Validasi tidak bisa dilakukan untuk model penaksir retensi P karena contoh yang sedikit yakni 7 contoh Tabel 3-2. Berdasarkan nilai MPOR, model regresi dengan daya taksir tergolong buruk ditunjukan oleh model penaksir fraksi pasir untuk semua kedalaman, dan model penaksir kejenuhan basa pada kedalaman 30-100 cm. Sebaliknya, model regresi lainnya berdaya taksir tergolong baik. Pada golongan ini, model dapat dibedakan lagi atas daya taksir yang tinggi, sedang dan rendah. Daya taksir yang tinggi ditunjukan oleh model penaksir pH di semua kedalaman, model penaksir kedalaman horizon A, model penaksir kedalaman horizon B, dan model penaksir fraksi klei pada 30-50 cm.

3.4 Pembahasan

Hasil validasi mengindikasikan bahwa sifat tanah dapat ditaksir menggunakan model dengan penaksir berupa aneka parameter topografi. Nilai taksiran dan peta taksiran ini merupakan informasi awal yang berharga sebelum pengecekan lapangan dan pengambilan contoh dilakukan. Model-model ini dapat membantu dalam pembuatan peta sifat-sifat tanah yang bersifat kontinyu. Saat ini sifat-sifat tanah disajikan dalam bentuk kategorik rendah, sedang atau tinggi atau dalam bentuk angka kisaran. Penyajian sifat tanah secara kontinyu lebih menguntungkan terutama bagi pemodelan lingkungan yang menghendaki data kuantitatif. Keperluan data sifat tanah kuantitatif ini diperkirakan akan semakin meningkat di masa mendatang. Pada saat itu, berbagai aplikasi sistem pakar dan berbagai sistem penunjang pengambilan keputusan akan banyak dikembangkan khususnya di bidang ekologi, lingkungan dan pertanian. Penelitian inovatif untuk memperoleh kovariat baru dan eksplorasi teknik pemodelan juga akan semakin diperlukan di masa yang akan datang. Tabel 3-6 Keragaan daya taksir model Respon Satuan Jumlah contoh MAE MPOR Kelas daya taksir Soildepth cm 76 40.1 1.38 rendah Athick cm 76 3.5 1.07 tinggi DepthtoB cm 70 7.6 1.07 tinggi Clay 0-30 76 17.2 1.26 rendah Clay 30-50 72 16.4 1.07 tinggi Clay 50-100 65 15.8 1.31 rendah Sand 0-30 76 13.3

3.63 buruk

Sand 30-50 71 11.1

3.45 buruk

Sand 50-100 65 14.8

3.39 buruk

SOC 0-30 76 0.61 1.37 rendah SOC 30-50 73 0.39 1.40 rendah SOC 50-100 68 0.36 1.34 rendah SOM 0-30 76 1.05 1.37 rendah SOM 30-50 73 0.68 1.40 rendah SOM 50-100 68 0.60 1.30 rendah Ntot 0-30 76 0.046 1.23 sedang Ntot 30-50 70 0.035 1.31 rendah Ntot 50-100 63 0.028 1.35 rendah pH 0-30 68 0.81 1.01 tinggi pH 30-50 63 0.85 1.01 tinggi pH 50-100 55 0.87 1.02 tinggi BS 0-30 62 17.66 1.32 rendah BS 30-50 58 21.38

1.54 buruk

BS 50-100 52 20.96

1.45 buruk

CEC cmolkg 0-30 63 12.93 1.36 rendah CEC cmolkg 30-50 60 14.28 1.21 sedang CEC cmolkg 50-100 56 13.83 1.16 sedang nilai MAE yang dipertebal menunjukan model dengan galat yang paling kecil, sedangkan nilai MPOR yang dipertebal menunjukan model dengan daya taksir yang buruk. Daya taksir tergolong baik jika kelas daya taksirnya tinggi, sedang atau rendah.