Studi penyusunan model penduga produksi kopal di hutan pendidikan Institut Pertanian Bogor Gunung Walat, Sukabumi, Jawa Barat

Abstract

Kopal sebagai komoditi hasil hutan bukan kayu merupakan senyawa harsa atau resin alami yang mempunyai senyawa yang kompleks, tidak larut dalam air, larut dalam beberapa pelarut organik, rapuh, meleleh bila dipanaskan dan mudah terbakar dengan mengeluarkan asap. Produksi kopal ini sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor, antara lain: kualitas tempat tumbuh, umur pohon, kerapatan tegakan, sifat genetis, ketinggian tempat tumbuh di atas permukaan laut, ketebalan kulit batang, besarnya diameter batang, topografi, kualitas tajuk dan arah penyadapan. Dengan banyaknya faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kopal maka menyebabkan adanya kebutuhan akan perangkat penduga yang dapat digunakan untuk menaksir produksi kopal. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyusun model penduga produksi kopal dengan peubah penduga antara lain diameter, tinggi total, kerapatan tegakan, kelerengan dan tebal kulit. Hasil penelitian ini berupa model penduga produksi kopal yang diharapkan bermanfaat dalam penentuan target produksi kopal. Penelitian ini dilaksanakan pada kelas perusahaan Agathis di Hutan Pendidikan IPB Gunung Walat, Sukabumi, Jawa Barat, mulai Agustus 2004 sampai September 2004. Pengambilan contoh dilakukan secara purposive sampling dengan jumlah pohon contoh sebanyak 140 pohon. Pohon-pohon contoh dipilih sehingga sebaran diameter, tinggi total, kerapatan, kelerengan dan tebal kulit terwakili. Bentuk luka sadap yaitu koakan atau quarre, pemungutan getah dan pembaruan luka sadap dilakukan setiap 7 hari sekali selama 6 kali pengukuran. Analisis data dilakukan dengan menggunakan model persamaan regresi linier berganda, regresi multiplikatif, regresi eksponensial dan regresi kuadratik. Kemudian dari keempat model persamaan tersebut dipilih model terbaik sebagai model penduga produksi kopal. Pemilihan model terbaik diawali dengan diagnostik kolom yaitu menghitung nilai VIF (Varian Inflation Faktor), Cp-Mallow dan nilai PRESS (The Predicted Residual Sum of Square). Kemudian diagnostik pemenuhan asumsi meliputi uji visual kenormalan sisaan dan uji visual keaditifan model. Setelah itu dilakukan diagnostik data pengamatan untuk mengetahui pengamatan pencilan. Model terbaik adalah model yang memiliki nilai R-adjusted (R2-adj) terbesar. Berdasarkan hasil perhitungan diketahui bahwa model yang memiliki nilai R²-adj terbesar adalah model persamaan regresi eksponensial, sehingga model inilah yang terpilih sebagai model terbaik untuk menduga produksi kopal.