Vol. 04, No. 01 (2022), pp. 50-54 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Tanggal Masuk: 20-01-2022; Revisi: 12-02-2022 Diterima: 26-03-2022

## ANALISIS PERTUMBUHAN TANAMAN JATI DI LAHAN REKLAMASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA
Afifah 1* , Ahmad Zaenal Arifin 2 Prodi Matematika, universitas PGRI Ronggolawe 1,2 E-mail * : az_arifin@unirow.ac.id
Abstrak – Sebagai  BUMN  yang  bergerak  pada bidang  pertambangan  batu  kapur,  PT  Semen Indonesia  (Persero)  Tbk  Pabrik  Tuban  wajib melakukan pemulihan lahan bekas proses penambangan.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan adalah penanaman tanaman jati. Kondisi tanaman jati di setiap tempat tumbuh biasanya digambarkan  oleh  diameter  batang  dan  tinggi tanaman  yang  merupakan  gambaran  penampilan individu tanaman. Karena hal tersebut, diperlukan adanya  pendataan  tinggi  dan  diameter  tanaman jati  agar  dapat  mengetahui  kondisi  tanaman  yang didata. Penyusunan model hubungan antara tinggi tanaman  dan  diameter  tanaman  adalah  salah satu alternatif teknis yang dapat mengurangi pekerjaan perusahaan  dalam  mengukur  tinggi  dan  diameter tanaman,  sehingga  dapat  memberikan  data  yang cukup  mendekati  dari  hasil  pengukuran  yang sebenarnya. Penyusunan model hubungan tersebut menggunakan  metode  regresi  linear  sederhana. Model  fungsi  persamaan  regresi  hubungan  antara tinggi  tanaman  dan  diameter  batang  pada tanaman  jati  dari  biji  adalah  y  =  0.284584  + 0.020573x  dengan  SE  =  0.179307.  Model  fungsi persamaan regresi hubungan antara tinggi tanaman  dan  diameter  batang  pada  tanaman  jati dari  stek  pucuk  adalah  y  =  0.520929  +  0.014338x dengan  SE  =  0.162203.  Adanya  hubungan  yang erat  atau  saling  signifikan  antara  tinggi  tanaman dan  diameter  batang  dapat  dimanfaatkan  hanya dengan  pengukuran  tinggi  tanaman  saja  sehingga dapat  meminimalisir  waktu  pengukuran  dan tenaga pengukur.
Kata  Kunci  –  tanaman  jati,  tinggi,  diameter batang, regresi linear sederhana

## I. PENDAHULUAN
pertambangan  batu  kapur,  PT  Semen Indonesia  (Persero)  Tbk  Pabrik  Tuban  wajib
melakukan  pemulihan  lahan  bekas  proses penambangan  (Oktorina,  2018;  Hidayat  dan Taqiyuddin,  2020;  Sania,  2020).  Salah  satu upaya  dalam  pelaksanaan  pemulihan  lahan bekas  tambang  khususnya  tambang  kapur adalah  dengan  reklamasi  (Nugroho  dan Yassir,  2017;  Soegiharto,  2017;  Hanapi, Ahmad dan Aswandi, 2019). Lahan reklamasi umumnya digunakan untuk penanaman  tanaman  seperti  tanaman  jati (Afrizal I, 2019; Aryapradipto, 2019; Triaski, 2020).  Tanaman  jati  dipilih  karena  dapat tumbuh  di  area  yang  tandus  (Setyowati, Amala dan Aini, 2017).
Kondisi  tanaman  jati  di  setiap  tempat tumbuh  dapat  digambarkan  oleh  diameter batang  dan  tinggi  tanaman  yang  merupakan gambaran  penampilan  individu  tanaman. Tinggi tanaman merupakan indikator kualitas tempat  tumbuh,  jumlah  tanaman  dan  luas bidang  dasar  merupakan  penjabaran  dari diameter  yang  mencerminkan  kerapatan tegakan  dan  volume  tegakan  mencerminkan massa  kayu  (Haikal,  2020).  Karena  hal tersebut,  diperlukan  adanya  pendataan  tinggi dan  diameter  tanaman  jati  agar  dapat mengetahui kondisi tanaman yang didata.
Penyusunan model hubungan antara tinggi tanaman  dan  diameter  tanaman  adalah  salah satu  alternatif  teknis  yang  dapat  mengurangi pekerjaan perusahaan dalam mengukur tinggi dan  diameter  tanaman,  sehingga  dapat memberikan data yang cukup mendekati dari hasil  pengukuran  yang  sebenarnya.  Dalam penelitian  ini,  penyusunan  model  hubungan
tersebut  menggunakan  metode  regresi  linear sederhana.  Pemilihan  metode  ini  didukung oleh  penelitian-penelitian  terdahulu  yang menggunakan metode tersebut untuk pemodelan  tanaman  dan  memperoleh  hasil yang  baik.  Padilah  dan  Adam  (2019) menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan metode  regresi,  hasil  yang  didapat  lebih akurat.  Sedangkan  menurut  Imtiyaz  (2017) metode  regresi  linear  sederhana  mempunyai tingkat akurasi sebesar 91,6% yang berpengaruh terhadap cara budidaya tanaman yang diteliti.
II. RUANG LINGKUP Dalam  penelitian  ini  permasalahan mencakup:
1.  Cakupan permasalahan.
Pendataan  tinggi  dan  diameter  batang tanaman jati di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk Pabrik Tuban diperlukan untuk mengetahui  kondisi  tanaman  tersebut.  Untuk mengurangi  pekerjaan  perusahaan  dalam mengukur  kedua  parameter  tersebut,  dapat digunakan  penyusunan  model  hubungan. Oleh  karena  itu  tujuan  penelitian  ini  adalah mengetahui  model  hubungan  tinggi  dan diameter  batang  tanaman  jati  di  lahan reklamasi PT Semen Indonesia (Persero) Tbk Pabrik  Tuban  dengan  menggunakan  model persamaan regresi linear sederhana. 2.  Batasan-batasan penelitian.
Tanaman  jati  yang  diteliti  adalah tanaman  jati  di  lahan  reklamasi  PT  Semen Indonesia  (Persero)  Tbk  Pabrik  Tuban.  Data yang  diambil  adalah  data  sekunder  dari perusahaan  berupa  data  tinggi  dan  diameter tanaman  jati  dari  biji  dan  tanaman  jati  dari stek  pucuk.  Data  berupa  survei  selama  4 bulan  pada  bulan  Februari,  Maret,  April dan Juni  2020.  Bulan  Mei  dilewati  karena  tidak terdapat  data  pada  bulan  tersebut  dari perusahaan.
3.  Rencana hasil yang didapatkan.
Rencana  hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  adalah  model  persamaan tanaman  jati  dari  biji  dan  tanaman  jati  dari stek  pucuk.  Selain  itu  dapat  dibandingkan hasil  survei  perusahaan  selama  empat  bulan dengan hasil menggunakan persamaan regresi  linear  sederhana  untuk  mengetahui
tingkat  kemiripan  data  dan  standard  error masing-masing persamaan.
III. BAHAN DAN METODE
Bahan  dan  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 3.1  Data Tanaman Jati
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder dari tinggi dan  diameter  batang  tanaman  jati  dengan sumber  data  berasal  dari  data  pertumbuhan tanaman  jati  dari  jenis  bibit  berasal  dari  biji dan  stek  pucuk  di  lahan  bekas  tambang batu kapur  PT  Semen  Indonesia  (Persero)  Tbk Pabrik  Tuban  pada  bulan  Februari,  Maret, April  dan  Juni  tahun  2020.  Rata-rata  tinggi dan  diameter  batang  tanaman  jati  tersebut disajikan  dalam  Tabel  1.  Tabel  tersebut diperoleh  dari  hasil  rata-rata  pengukuran sampel  sebanyak  160-200  tanaman  dari masing-masing jenis tanaman jati.
Tabel 1. Rata-Rata Tinggi Tanaman dan Diameter Batang
Bulan Tanaman Jati dari Biji Tanaman Jati dari Stek Pucuk Tinggi (cm) Diameter batang (cm) Tinggi (cm) Diameter batang (cm) Februari 16.13 0.45 19.34 0.66 Maret 21.32 0.76 27.72 0.97 April 41.05 1.31 66.91 1.64 Juni 107.75 2.45 129.18 2.30

## 3.2 Persamaan Regresi Linear Sederhana
Persamaan  regresi  linear  sederhana merupakan  suatu  model  persamaan  yang menggambarkan  hubungan  satu  variabel bebas / predictor (x) dengan satu variabel tak bebas  /  response  (y),  yang  biasanya digambarkan dengan garis lurus [14].
Persamaan  regresi  linear  sederhana secara matematik diekspresikan oleh persamaan (1), yaitu:
𝑦  =  𝑎  +  𝑏𝑥 (1)
Dengan keterangan: y  =  garis regresi / variabel response a  =  konstanta  (intersep),  perpotongan dengan sumbu
vertikal b  =  konstanta regresi (slope) x  =  variabel bebas / predictor Besarnya  konstanta  a  dan  b  dapat ditentukan  menggunakan  persamaan  (2)  dan (3), yaitu:
𝑎 = (𝛴𝑦 − 𝑏(𝛴𝑥))/𝑛 (2) 𝑏 = (𝑛(𝛴𝑥𝑦) − (𝛴𝑥)(𝛴𝑦))/
(𝑛(𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) 2 ) (3)
Dengan keterangan: n  = jumlah data
3.3  Kesalahan Baku Estimasi
(Standard Error)
Kesalahan  baku  atau  selisih  taksir standar  regresi  adalah  nilai  menyatakan seberapa  jauh  menyimpangnya  nilai  regresi tersebut terhadap nilai sebenarnya [15]. Nilai ini  digunakan  untuk  mengukur  tingkat ketepatan  suatu  pendugaan  dalam    menduga nilai.  Jika  nilai  ini  sama  dengan  nol  maka penduga  tersebut  memiliki  tingkat  ketepatan 100%.  Untuk  mengukur  tingkat  kesalahan dari  model  regresi  yang  dibentuk,  dapat dihitung  dengan  rumus  pada  persamaan  (4) yaitu:
𝑆𝐸 = √((𝛴𝑦2 − 𝑎(𝛴𝑦) − 𝑏(𝛴𝑥𝑦))/(𝑛 − 2))
(4)
Semakin  kecil  nilai  standar  error  maka penduga  sampel  lebih  akurat.  Standar  error dipengaruhi  oleh  banyaknya  sampel,  maka semakin  banyak  sampel  standar  error semakin kecil maka sampel semakin representatif
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tulis hasil dan pembahasan saudara disini. Penyusunan Model Persamaan dan Penghitungan Standard Error
Pada  data  yang  telah  diambil,  dimisalkan x untuk variabel tinggi tanaman dan variabel y untuk diameter batang tanaman. Selanjutnya  dicari  model  fungsi  persamaan linear sederhana dengan mencari nilai x2, y2, xy dan total dari masing-masing variabel dari tanaman  jati  dari  biji  dan  tanaman  jati  dari
stek  pucuk.  Nilai-nilai  tersebut  dijabarkan pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Nilai x 2 , y 2 , xy dan Totalnya untuk Tanaman Jati dari Biji Bulan x y x 2 y 2 xy Feb 16.13 0.45 260.1769 0.2025 7.2585 Mar 21.32 0.76 454.5424 0.5776 16.2032 Apr 41.05 1.31 1685.103 1.7161 53.7755 Jun 107.75 2.45 11610.06 6.0025 263.9875 Total 186.25 4.97 14009.88 8.4987 341.2247
Tabel 3. Nilai x 2 , y 2 , xy dan Totalnya untuk Tanaman Jati dari Stek Pucuk
Bulan x y x 2 y 2 xy Feb 19.34 0.66 374.0356 0.4356 12.7644 Mar 27.72 0.97 768.3984 0.9409 26.8884 Apr 66.91 1.64 4476.948 2.6896 109.7324 Jun 129.18 2.3 16687.47 5.29 297.114 Total 243.15 5.57 22306.85 9.3561 446.4992
Dari  Tabel  2  dan  Tabel  3,  selanjutnya dicari  nilai  a  dan  b  untuk  masing-masing tabel dan disubtitusikan ke persamaan regresi linear sederhana sehingga ditemukan persamaan  regresi  linear  sederhana  untuk tanamn  jati  dari  biji  pada  persamaan  (5) dan tanaman jati dari stek pucuk pada persamaan (6) yaitu:
𝑦  =  0.284584  +  0.020573𝑥 (5) 𝑦  =  0.520929  +  0.014338𝑥 (6)
Standard  Error  (SE)  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kesalahan  dari  model regresi yang dibentuk. SE untuk tanaman jati dari biji adalah 0.179307 dan untuk tanaman jati  dari  stek  pucuk  adalah  0.162203. Semakin kecil nilai SE, maka semakin akurat standar penduga sampel.
Perbandingan Hasil dari Model Persamaan dengan Data Sebenarnya
Perbandingan hasil persamaan regresi dan hasil  yang  sebenarnya  diperlukan  untuk mengetahui  tingkat  kemiripan  data.  Grafik perbandingan  untuk  tanaman  jati  dari  biji dijabarkan  pada  Gambar  1  sedangkan  grafik perbandingan  untuk  tanaman  jati  dari  stek pucuk  dijabarkan  pada  Gambar  2.  Maisng- masing  grafik  berisi  hubungan  antara
16.13 21.32 41.05 107.75 Hasil Sebenarnya 0.45 0.76 1.31 2.45 Hasil Persamaan Regresi 0.616426 0.721349 1.129106 2.501325 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 D ia m et er b at an g 19.34 27.72 66.91 129.18
Hasil Sebenarnya 0.66 0.97 1.64 2.3 Hasil Persamaan Regresi 0.798226 0.918378 1.480284 2.373112 0 0.5 1 1.5 2 2.5 D ia m et er b at an g
variabel  tinggi  (x)  dan  variabel  diameter batang  (y).  Grafik  berwarna  abu-abu  adalah hasil  dari  model  persamaan  regresi  linear sederhana  dan  grafik  berwarna  biru  adalah grafik hasil dari data yang sebenarnya.
Gambar  1.  Hasil  Perbandingan  untuk Tanaman Jati dari Biji
Gambar  2.  Hasil  Perbandingan  untuk Tanaman Jati dari Stek Pucuk
Pada  Gambar  1  dan  Gambar  2  dapat diketahui  bahwa  hasil  perbandingan  untuk tanaman jati dari biji lebih akurat dengan SE =  0.179307  dibandingkan  dengan  hasil perbandingan  untuk  tanaman  jati  dari  stek pucuk  dengan  SE  =  0.162203.  Menurut  SE, semakin  banyak  data  yang  terlibat  maka semakin kecil kemungkinan standard errornya  sehingga  persamaan  kedua  jenis tanaman dapat digunakan.

## V. KESIMPULAN
Model fungsi persamaan regresi hubungan antara  tinggi  tanaman  dan  diameter  batang pada  tanaman  jati  dari  biji  adalah  y  = 0.284584  +  0.020573x  dengan  SE  = 0.179307.  Model  fungsi  persamaan  regresi
hubungan antara tinggi tanaman dan diameter batang  pada  tanaman  jati  dari  stek  pucuk adalah y = 0.520929 + 0.014338x dengan SE =  0.162203.  Adanya  persamaan  hubungan antara  tinggi  tanaman  dan  diameter  batang dapat dimanfaatkan hanya dengan pengukuran  tinggi  tanaman  saja  sehingga dapat  meminimalisir  waktu  pengukuran  dan tenaga pengukur.

## REFERENSI
[1] P.  R.  Sania et  al. ,  “Pemanfaatan  Lahan  Pasca Tambang  PT  Semen  Indonesia  Sebagai Destinasi  Wisata  Taman  Reklamasi  ‘Bukit Daun’  Kab.  Tuban,  Prov.  Jawa  Timur,”  in Prosiding  Seminar  Teknologi  Kebumian  dan Kelautan , 2020, vol. 2, no. 1, pp. 277–282.
[2] S.  Oktorina,  “Kebijakan  reklamasi  dan revegetasi  lahan  bekas  tambang:  studi  kasus tambang  batubara  Indonesia,” Al-Ard  J.  Tek.
Lingkung. , vol. 4, no. 1, pp. 16–20, 2018.
[3] L. Hidayat and M. F. K. Taqiyuddin, “anaman Adaptif  Untuk  Reklamasi  Lahan  Bekas Tambang  (Studi  Kasus  Reklamasi  Lahan Bekas  Tambang  Pt.  Binuang  Mitra  Bersama Blok  Dua,  Kab.  Tapin,  Kalsel),” ZIRAA’AH Maj. Ilm. Pertan. , vol. 45, no. 3, pp. 285–292, 2020.
[4] A.  W.  Nugroho  and  I.  Yassir,  “Kebijakan penilaian  keberhasilan  reklamasi  lahan  pasca- tambang  batubara  di  Indonesia,” J.  Anal. Kebijak. Kehutan. , vol. 14, no. 2, pp. 121–136,
2017.
[5] S. Soegiharto, E. A. M. Zuhud, Y. Setiadi, and B. Masyud, “Indikator kunci pemulihan fungsi habitat  burung  di  lahan  reklamasi  dan revegetasi  pasca  tambang  batubara,” J.  Biol.
Indones. , vol. 13, no. 2, 2017.
[6] R. A. Hanapi, H. K. Ahmad, and R. Aswandi, “Komisi  Pengelola  Dana  Jaminan  Reklamasi Dalam  Upaya  Pemulihan  Wilayah  Bekas Tambang  Batu  Bara,” J.  Legis. ,  pp.  151–166, 2019.
[7] R.  AFRIZAL  I,  “Rencana  Teknik  Reklamasi Pada  Lahan  Bekas  Tambang  Block  Vi  PT.
Semen Indonesia (Persero) Tbk. Pabrik Tuban Jawa  Timur.”  Universitas  Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, 2019.
[8] M. Aryapradipto, “Rancangan Teknis Reklamasi  Lahan  Penambangan  Andesit  Di Desa  Pare,  Kecamatan  Selogiri,  Kabupaten Wonogiri, Provinsi Jawa Tengah.” Universitas Pembangunan  Nasional  Veteran  Yogyakarta, 2019.
[9] M.  T.  Triaski,  “Rancangan  Teknis  Reklamasi Lahan  Penambangan  Tanah  Urug  Di  Dusun
Setro,  Desa  Kulur,  Kecamatan  Temon,
Kabupaten  Kulonprogo,  Daerah  Istimewa Yogyakarta.” Universitas
Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, 2020.
[10] R. D. N. Setyowati, N. A. Amala, and N. N. U. Aini,  “Studi  pemilihan  tanaman  revegetasi untuk  keberhasilan  reklamasi  lahan  bekas tambang,” Al-Ard J. Tek. Lingkung. , vol. 3, no. 1, pp. 14–20, 2017.
[11] F.  F.  Haikal,  R.  Safe’i,  H.  Kaskoyo,  and  A. Darmawan,
“Pentingnya pemantauan kesehatan  hutan  dalam  pengelolaan  hutan kemasyarakatan  (studi  kasus  HKm  Beringin
Jaya yang di kelola oleh KTH Lestari Jaya 8),” J. Pulau-Pulau Kecil , vol. 4, no. 1, pp. 31–43, 2020.
[12] T.  N.  Padilah  and  R.  I.  Adam,  “Analisis regresi  linier  berganda  dalam  estimasi produktivitas  tanaman  padi  di  kabupaten karawang,” FIBONACCI  J.  Pendidik.  Mat. Dan Mat. , vol. 5, no. 2, pp. 117–128, 2019.
[13] H.  Imtiyaz,  “Sistem  pendukung  keputusan budidaya  tanaman  cabai  berdasarkan  prediksi curah hujan.” Universitas Brawijaya, 2017.
[14] C.  E.  Simbolon,  “Penerapan  Algoritma
Regresi Linier Sederhana Dalam Memprediksi Keuntungan  dan  Kerugian  Kelapa  Sawit  Pt.
Sri Ulina Ersada Karina,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 169–172, 2021.
[15] N. Ariyani and A. Z. Arifin, “Prediksi Tingkat Pengangguran  Di  Kabupaten  Tuban  Tahun 2020  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Sederhana,” MathVisioN , vol. 3, no. 1, pp. 6– 13, 2021.
[16]  A.  Vachlepi  and  M.  Purbaya,  “Pengaruh Pengenceran  Lateks  Terhadap  Karakteristik  dan Mutu Teknis Karet Alam,” in Prosiding Seminar
Nasional  Hasil  Litbangyasa  Industri  II ,  2018, vol. 1, no. 1, pp. 106–117.