MODEL ALLOMETRIK DAUN DAN RANTING KAYU PUTIH DI BKPH SUBANG JAWA BARAT

Widia Sri Utami, Ris Hadi Purwanto, Sigit Sunarta

Abstract


Penggunaan model allometrik ditentukan oleh beberapa faktor diantaranya kualitas tempat tumbuh yang berbeda, faktor lingkungan yang berbeda, dan perbedaan waktu pemanenan di suatu daerah. Perbedaan waktu pemanenan akan mempengaruhi produksi daun dan ranting kayu putih. Penelitian ini bertujuan untuk menbuat model allometrik sebagai penduga daun dan ranting kayu putih di BKPH Subang. Pengumpulan data metode penelitian yaitu menginventarisasi dengan plot ukur persegi 20 m x 20 m. Data yang diinventarisasi berupa berat daun dan ranting kayu putih, tinggi bebas cabang, diameter pangkal (30 cm di atas permukaan tanah), dan diameter bebas cabang. Analisis data menggunakan regresi linear dan nonlinier untuk menyusun model allometrik. Selanjutnya melakukan uji kecocokan model menggunakan determinasi terkoreksi terkoreksi (R2–Adj), residual sum of square (RSS), dan kesederhanaan model.RSE dan AIC serta uji validasi model menggunakan NRMSE dan MAPE. Model allometrik terbaik berbentuk compound dengan persamaan yaitu Y= 1,189 1,109Db. Model allometrik compound dengan penduga diameter bebas cabang merupakan model dalam kategori layak digunakan. Memiliki nilai R2 – Adj sebesar 0,702 nilai residual sum of square 27,14, dan standar erornya 0,331. Nilai uji kecocokan model RSE yaitu 0,02 dan AIC yaitu -239,1. Sedangkan nilai uji validasi model NRMSE yaitu 32,12 dan MAPE yaitu 27,77. Model allometrik terbaik berbentuk compound dengan persamaan yaitu Y= 1,189 1,109Db. Model allometrik compound dengan penduga diameter bebas cabang merupakan model dalam kategori layak digunakan. Memiliki nilai R2 – Adj sebesar 0,702 nilai residual sum of square 27,14, dan standar erornya 0,331. Nilai uji kecocokan model RSE yaitu 0,02 dan AIC yaitu -239,1. Sedangkan nilai uji validasi model NRMSE yaitu 32,12 dan MAPE yaitu 27,77.

Keywords


Compound; Melaleuca cajuputi; Allometrik; Pendugaan daun dan ranting

Full Text:

PDF

References


Brophy, J. J., Craven, L. A., & Doran, J. C. (2013). Melaleucas: their botany, essential oils and uses. ACIAR Monograph, 156, 415 pp

Bhattacharya, S., Kamper, F., & Beirlant, J. (2023). Outlier detection based on extreme value theory and applications. Scandinavian Journal of Statistics, 50(3), 1466–1502. https://doi.org/10.1111/sjos.12665

Craven, L.A dan Barlow, B.A. 1997. New taxa and new combination in Melaleuca (Myrtaceae). Novon. 7(2): 113-119.

Guo, X., Li, J., Zhu, X., Yang, Y., & Jin, J. (2023). Predicting of elderly population structure and density by a novel grey fractional-order model with theta residual optimization: a case study of Shanghai City, China. BMC Geriatrics, 23(1), 568. https://doi.org/10.1186/s12877-023-04197-2

Henry, M., Picard, N., Trotta, C., Manlay, R. J., Valentini, R., Bernoux, M., &

Saint-André, L. (2011). Estimating tree biomass of sub-Saharan African

forests: A review of available allometric equations. Silva Fennica, 45(3),

–569. https://doi.org/10.14214/sf.38

Ridlo, M., Tri, S., Amelia, W., & Wiguno, A. dan Kuswandi. (2020). Pra Desain

Pabrik Minyak Kayu Putih. Teknik ITS, 9(2), 355–361

Rimbawanto, A., Kartikawati, N. K., & Prastyono. (2017). Minyak Kayu Putih Dari Tanaman Asli Indonesia Untuk Masyarakat Indonesia. In Seluk Beluk Tanaman Kayu Putih.

Smith, H., & Idrus, S. (2018). Karakteristik minyak kayu putih pada berbagai lokasi di maluku. Majalah BIAM, 14(02), 58–69

Schindler, Z., Seifert, T., Sheppard, J. P., & Morhart, C. (2023). Allometric models for above-ground biomass, carbon and nutrient content of wild cherry (Prunus avium L.) trees in agroforestry systems. Annals of Forest Science, 80(1). https://doi.org/10.1186/s13595-023-01196-6

Kariya, T., Kurata, H., & Hayashi, T. (2024). A modelling framework for regression with collinearity. Journal of Statistical Planning and Inference, 228, 95–115. https://doi.org/10.1016/j.jspi.2023.07.001

Kartikawati, N. K., Rimbawanto, A., Na’iem, M., Indrioko, S., & Doran, J. C. (2021). Pollen dispersal and genetic structure in a cajuput (Melaleuca cajuputi subsp. cajuputi) seed orchard in Yogyakarta, Indonesia. Australian Forestry, 84(2), 82–90. https://doi.org/10.1080/00049158.2021.1911079

Madhusudhan, M. S., Surendra, H. J., Harshitha, J., Lekhana, P. S., & Kusumanjali, T. S. (2022). Estimation of Flood Discharges for Various Return Periods at Kabini Dam Using Statistical Approach. Advances in Transdisciplinary Engineering, 31, 940–947. https://doi.org/10.3233/ATDE220957

Mulyana, Budi, Rohman, R., & Wardhana, W. (2018). Luas Optimum Petak Ukur Untuk Hutan Tanaman Kayu Putih Di Kesatuan Pengelolaan Hutan Yogyakarta. Jurnal Penelitian Kehutanan Faloak, 2(1), 29–38. https://doi.org/ 10.20886/jpkf. 2018.2. 1.29-38

Mulyana, B., Purwanto, R. H., Rohman, & Reorita, R. (2021). Allometric Model to Estimate Biomass of Leave-Twigs Cajuput (Melaleuca cajuput) at KPH Yogyakarta, Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 724(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/724/1/012084

Sanni, O., Adeleke, O., Ukoba, K., Ren, J., & Jen, T. C. (2024). Prediction of inhibition performance of agro-waste extract in simulated acidizing media via machine learning. Fuel, 356(July 2023), 129527. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.129527

Zaenal, M. S., Tiryana, T., & Muhdin. (2020). Allometric Models for Estimating Tree Biomass of Dryland Secondary Forest in East Halmahera. Jurnal Wasian, 7(2), 87–101. https://doi.org/10.20886/jwas.v7i2.5948




DOI: http://dx.doi.org/10.20527/jht.v12i1.19033

Article Metrics

Abstract view : 649 times
PDF - 659 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.