3 METODE
Waktu dan Tempat
Pengambilan data membutuhkan waktu sekitar 3 tahun dari mulai Oktober 2008 sampai dengan Oktober 2011 di kawasan Arboretum Mangrove Angke
Kapuk, yang berada di pinggir jalan tol Sedyatmo-Bandara Internasional Soekarno Hatta pada KM 22 sampai dengan KM 23, provinsi DKI Jakarta
06
o
06’45” LS dan 106
o
43’54”BT Gambar 20. Kawasan ini memiliki kedalaman air sekitar 2-3 m dengan tingkat salinitas 28-30 ppt dan pH 6.88-7.52
Kusmana 2010.
Bahan dan Alat
Adapun bahan dan alat yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya anakan
A. marina
dan
R. mucronata
, meteran,
caliper
, alat tulis, dan seperangkat komputer.
Peubah yang Diamati
Peubah yang diamati pada penelitian ini berupa diameter batang dan tinggi anakan
A. marina
dan
R. mucronata
pada berbagai perlakuan jarak tanam.
Rancangan Sampling
Penelitian yang dilakukan berupa pengukuran diameter batang dan tinggi anakan
A. marina
dan
R. mucronata
untuk setiap jarak tanam sampai dengan umur tanam 36 bulan, yang mana umur
A. marina
dan
R. mucronata
pada saat penanaman berturut-turut adalah 3 bulan dan 6 bulan. Adapun intensitas sampling
yang digunakan tertera pada Tabel 4. Tabel 4 Intensitas sampling yang digunakan dalam penelitian
Guludan Jumlah anakan
ind Intensitas sampling
Jumlah sampel ind
0.25 x 0.25 m 336
11 36
0.5 x 0.5 m 99
22 22
1 x 1 m 30
40 12
Total 465
15 70
Teknik Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data yang dilakukan sebagai berikut: 1.
Tahapan persiapan Pada tahapan ini dipersiapkan bahan-bahan dan peralatan untuk
pengukuran diameter batang dan tinggi anakan mangrove serta dilakukan pengecekan terhadap nomor semua anakan mangrove yang dijadikan sampel
pengukuran diameter batang dan tinggi anakan pada periode waktu sebelumnya pada awal penanaman telah dilakukan pengacakan, penomoran, dan pemetaan
untuk setiap pohon contoh.
27
L ok
as i
P en
eli tian
Ga mbar
20 L
oka si
pe ne
li tian
Kus mana
2010
28
2. Pengukuran tinggi anakan dan diameter batang
Diameter batang diukur pada ketinggian 10 cm dari permukaan tanah, sedangkan tinggi anakan diukur dari batas pengukuran diameter batang sampai
dengan ujung pusat tumbuh dilakukan penandaan sejak awal penanaman. Diameter batang dan tinggi anakan mangrove diukur langsung menggunakan
caliper dan meteran atau galah pengukur tinggi anakan. Pengamatan tersebut dilakukan setiap 4 bulan selama periode pengamatan.
Prosedur Analisis Data Penyusunan Model Pertumbuhan
Model yang akan disusun merupakan pendugaan untuk setiap peubah pertumbuhan tinggi anakan dan diameter batang. Model yang diujicobakan
menggunakan satu peubah bebas yaitu umur dalam bentuk nonlinier. Penyusunan model menggunakan analisis regresi nonlinier dengan menggunakan software R.
Adapun model-model yang digunakan tertera pada Tabel 5.
Khusus untuk pertumbuhan tinggi anakan
R. mucronata
, setelah dilihat sebaran data yang dihasilkan Lampiran 1, maka digunakan bentuk model
berbeda untuk diujikan. Adapun bentuk model yang dimaksud tertera pada Tabel 6.
Tabel 5 Model yang dibandingkan untuk menggambarkan pertumbuhan diameter
batang dan tinggi anakan
A. marina
dan diameter batang
R. mucronata
Model Persamaan
Sumber
Gompertz Yt = a exp-b exp-ct
Draper dan Smith 1981; Fekedulegn
et al.
1999; Lei dan Zhang 2004; Narinc
et al
. 2010; Gurcan
et al.
2012 Logistik
Yt = a1+ b exp-ct Nelder 1961; Oliver
1964; Fekedulegn
et al.
1999; Lei dan Zhang 2004; Narinc
et al
. 2010; Gurcan
et al.
2012 Richards
Yt = a1+ exp-bt
1c
Richard 1959; Myers 1986; Fekedulegn
et al.
1999; Narinc
et al
. 2010
Keterangan: Yt = diameter batang cmtinggi anakan m pada umur ke-t
a, b, c = parameter model
29
Tabel 6 Model yang dibandingkan untuk menggambarkan pertumbuhan tinggi anakan
R. mucronata
Model Persamaan
Sumber
Power Yt = at
b
Sit dan Costello 1994 Eksponensial
Yt = a exp bt Sit dan Costello 1994
Polinomial Yt = at-b
2
+ c Sit dan Costello 1994
Invers Polinomial
Yt = ta+bt Sit dan Costello 1994
Keterangan: Yt = tinggi anakan m pada umur ke-t
a, b, c = parameter model
Pemilihan Model Terbaik
Untuk memilih model pertumbuhan terbaik diguanakan kriteria pemilihan model sebagai berikut:
1. Uji Keberartian Model
Untuk mengiuji keberartian model digunakan uji t untuk melihat ada tidaknya signifikansi pengaruh peubah bebas terhadap peubah tidak bebas.
2.
Akaike Information Criteria
AIC
Akaike Information Criteria
AIC merupakan ukuran relatif baiknya suatu model statistik. Kriteria ini dikembangkan oleh Hirotsugu Akaike dan pertama
kali dipublikasikan oleh Akaike pada tahun 1974. Kriteria ini menggambarkan hubungan antara bias dan simpangan baku dalam penyusunan model, atau dengan
kata lain menggambarkan hubungan antara tingkat ketelitian dan kompleksitas dari sebuah model. Adapun penentuan nilai AIC dapat dilakukan dengan
menggunakan rumus sebagai berikut Liddle 2008:
keterangan: L
max
= nilai maksimum dari fungsi kemungkinan yang dapat dicapai oleh model p
= jumlah parameter
3.
Bayesian Information Criteria
BIC
Kriteria lain yang merupakan ukuran relatif baiknya suatu model statistik adalah
Bayesian Information Criteria
BIC. BIC diperkenalkan oleh Gideon E. Schwarz pada tahun 1978. Kriteria ini hampir sama dengan AIC. Penentuan nilai
BIC dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut Liddle 2008:
keterangan: L
max
= nilai maksimum dari fungsi kemungkinan yang dapat dicapai oleh model p
= jumlah parameter n
= jumlah pengamatan
4.
Root Mean Square Error
RMSESimpangan Baku S
Simpangan baku adalah ukuran besarnya penyimpangan nilai dugaan terhadap nilai sebenarnya. Semakin kecil nilai simpangan, maka penduga tersebut
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.