TARIF VOLUME  LOKAL POHON JATI ( Tectona grandis) DI HUTAN KEMASYARAKATAN SEDYO RUKUN KABUPATEN GUNUNGKIDUL
( THE LOCAL VOLUME RATE OF TEAK TREE (Tectona Grandis) IN SEDYO RUKUN COMMUNITYFOREST GUNUNGKIDUL REGENCY )
Oleh
Dhea Lupita Dinda Wijaya¹ *) , Rochmad Hidayat 2) , Probo Santoso 3) 1,2,3) P rogram Studi Pengelolaan Hutan, Departemen THV, Sekolah Vokasi , Universitas Gadjah Mada, Sekip Unit II, Yogyakarta, 55281; Telp (0274) 551752
Email: Dhealupitadindawijaya@gmail.com
Diterima 6 Februari 2021 Disetujui: 30 Maret 2021

## Abstrak
Kegiatan pengelolaan hutan Jati pada HKm di Gunung Kidul menjadi salah satu sumber penghasil kayu. Namun demikian  alat  penaksir  volume  kayu  perencanaan  produksi  belum  tersedia.  Oleh  karena  itu  diperlukan penyusunan  alat  penaksir  volume  kayu  tersebut  dalam  rangka  memudahkan  kegiatan  perencanaan  produksi. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  persamaan  regresi  hubungan  antara  keliling  dengan  volume  dan menyusun tarif volume lokal (TVL) pohon Jati (Tectona grandis) pada area Hutan Kemasyarakatan (Hkm) Sedyo Rukun, Desa Banyusoco, Playen, Gunung Kidul, Daerah Istimewa Yogyakarta. Teknik  sampel  yang digunakan adalah purposive sampling dengan sampel berupa volume pohon hasil tebangan. Volume pohon dihitung dengan rumus smalian. TVL disusun dengan tahapan, uji normalitas data, penyusunan model persamaan regresi, dan uji validasi. Pemilihan model terbaik mempertimbangkan kriteria nilai (koefisien determinasi) R², (kesalahan standar estimasi) Se, Uji F, chi-square (x²), SA, SR, bias dan RMSE. Berdasarkan hasil penelitian, model regresi terbaik terbaik adalah model power dengan rumus V = dengan nilai R² 0,865; Se 0,390; SA -2,97; SR 0,16 %; Bias 1,76 %; RMSE 2,68% dan chi-square 3,03.
Kata kunci: Jati, HKm, Analisis regresi, Tarif Volume Lokal, Perencanaan hutan .

## Abstract
The  activity  of  Teak  (Tectona  grandis)  forest  management  on  HKm  in  Gunungkidul  is  one  of  the  wood production sources. However, the wood volume estimator for production planning is unavailable yet. Therefore, it is necessary to prepare a wood volume estimator to facilitate production planning. The goal of this research is to  create  a  regression  equation  for  the  relationship  between  circumference  and  volume  and  compiling  the  local volume  rate  (TVL)  of  Teak  trees  (Tectona  grandis)  in  the  Sedyo  Rukun  Community  Forest  (Hkm)  area, Banyusoco Village, Playen, Gunungkidul, Special Region of Yogyakarta. The sampling technique that used was purposive  sampling  with  the  sample  was  in  the  form  of  felled  trees  volume.  The  volume  of  the  tree  was calculated  by  using  the  smalian’s  formula.  TVL  was  arranged  in  some  stages,  data  normality  test,  regression equation  model,  and  validation  test.  The  selection  of  the  best  model  is  considering  into  the  criteria  value  of (coefficient  of  determination)  R²,  (standard  error  of  estimation)  Se,  F  test,  chi-square  (x²),  SA,  SR,  bias,  and RMSE. Based on the research results, the best regression model is the power model with the formula V = with the value of R ² is 0.865; SE 0,390; SA -2.97; SR 0.16%; Bias 1.76%; RMSE 2.68% and chi-square 3,03.
Keyword: Jati, HKm, Regression analysis, Local Volume Rate, Forest Planning .

## PENDAHULUAN
Kegiatan
pengelolaan hutan memerlukan  informasi  penting  dalam  rangka kegiatan  penyusunan  tata  kelola  hutan  yang memiliki tujuan untuk menghasilkan kayu secara lestari  terutama  mengenai  potensi  massa ( volume )  tegakan.  Sehingga  perlu  adanya  suatu alat  untuk  menyajikan  dugaan  volume  kayu  di suatu areal hutan yang dikelola ke dalam bentuk tabel volume Wayan  (2017), menyatakan  dalam menghitung  volume  batang  yang  berukuran relatif  pendek  akan  menghasilkan  kecermatan yang  lebih  baik,  sehingga  penyusunan  tabel dilakukan dengan pembagian batang yang relatif lebih  pendek,  yang  kemudian  dapat  disajikan dengan tabel volume.
Tabel  volume  pohon  lokal  (TVL) merupakan  bentuk  khusus  dari  tabel  volume pohon.  Tabel  volume  pohon  lokal  memberikan nilai  volume  pohon  hanya  dengan  mengetahui satu variabel saja dari pohon yang bersangkutan, variabel  tersebut  yaitu  keliling  pohon.  Tabel volume  pohon  merupakan  hasil  dari  kegiatan pendugaan volume dengan menggunakan hubungan  antara  volume  dan  dbh  atau  keliling. Oleh  sebab  itu,  pendugaan  tabel  atau  tarif volume pohon ini dilakukan dengan menghitung per-seksi atau  tiap sortimen dari batang tersebut guna  menghasilkan  volume  yang  memiliki
tingkat  ketelitian  tinggi.  Penyusunan  tabel volume  pohon  digunakan  sebagai  alat  bantu dalam  kegiatan  inventarisasi  hutan  digunakan untuk  pendugaan  volume  dari  suatu  pohon berdiri dalam areal tegakan, kemudian selanjutnya  untuk  menduga  persediaan  kayu dalam  tegakan  ( standing  stock ).  Tersedianya tabel  volume  pohon  ini  akan  mempermudah kegiatan  suatu  kegiatan  pengelolaan  hutan terutama  pada  hutan  dengan  jumlah  tegakan yang banyak dan memiliki area yang luas.
Penaksiran  volume  kayu  di  suatu  areal hutan dapat  dilakukan  dengan  cara  pengukuran- pengukuran secara langsung di lapangan dimana pohon-pohon  yang  dipilih  mampu  mewakili seluruh  tegakan  dalam  areal  hutan  tersebut. Penaksiran  volume  juga  dapat  dilakukan  secara tidak  langsung  dengan  menggunakan  Tabel Volume  Lokal  (TVL).  Volume  tegakan  dapat dinyatakan  dengan  karakteristik-karakteristik pohon seperti luas bidang dasar dan tinggi pohon rata-rata.  Perlunya alat penduga volume melatar belakangi  penelitian  ini  untuk  dilakukan tujuannya  agar  masyarakat  khususnya  petani hutan atau pemilik lahan di hutan kemasyarakatan (HKm) Gunungkidul bisa mengetahui  volume  pohon  hasil  pemanenan pohon Jati yang telah dilakukan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Petak  95, Areal  Hutan  Kemasyarakatan  (Hkm)  Sedyo Rukun,  RPH  Menggoro,BDH  Paliyan,  Desa
Banyusoco,Kecamatan Playen, Kabupaten Gunungkidul,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Pengumpulan data dilakukan selama satu bulan. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Tallysheet , GPS Garmin 78s, Phiband , Hagameter , roll meter dan pita ukur. Pengukuran  pohon  sampel  dilakukan  dengan cara  mengukur  keliling  pohon  yang  akan ditebang dengan menggunakan phiband setinggi 1,3  meter  dari  permukaan  tanah  atau  pada setinggi  dada,  kemudian  menunggu  pohon tersebut  ditebang.  Setiap  pohon  yang  telah ditebang  dibagi  menjadi  beberapa  seksi  atau sortimen  dengan  diukur  menggunakan  meteran
yang  memiliki  panjang  setiap  seksi  adalah  tiga meter  pada pangkal  batang  atau  awal  seksi, dan sebesar dua meter pada seksi setelahnya. Bagian cabang  atau  ranting  pohon  yang  memiliki diameter  lebih  dari  sama  dengan  3  cm  dengan panjang  lebih  dari  sama  dengan  0,  40  m  (SNI 01-5007.17-2001  dan  SNI  01-5007.1-2003) dibuang yang kemudian akan dikumpulkan oleh masyarakat untuk keperluan kayu bakar.
Hasil  pengukuran  jumlah  dan  panjang sortimen  masing-masing  pohon  dicatat  pada tallysheet yang  sudah  disediakan.  Setelah  data hasil  pengukuran  telah  diambil,  kemudian menghitung volume pohon dengan menjumlahkan  volume  tiap  sortimen.  Analisis data  menggunakan  Uji  Normalitas  dengan metode Kolmogorov Smirnovtest. Dahlan (2009),  uji  Kolmogorov-Smirnovtes  lebih  tepat
untuk  sampel  yang  lebih  dari  50.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  membandingkan  distribusi kumulatif dari data yang telah disediakan dengan distribusi  normal  yang  diharapkan  dengan menunjukkan  hasil  nilai  signifikasi  (p  >  0,05) yang  berarti  tidak  ada  perbedaan  antar  kedua distribusi  tersebut  (Wahyu,  2012)  atau  dapat ditunjukkan  dengan  histogram  yang  berbentuk hampir menyerupai lonceng.
Pengukuran  volume  pohon  dari  data hasil uji normalitas dihitung setiap seksi dengan menggunakan  rumus  Volume  Smalian.  Adapun bentuk  rumus  dari  volume  smalian  (Prodan, 1965):
Vs = x L, dimana Vs = volume
Smalian  (volume  per  seksi  batang),  du  =  luas bidang dasar ujung (cm), dp = luas bidang dasar pangkal (cm), dan L  = panjang seksi/sortimen.
Analisis  selanjutnya  adalah  menyusun model penggunaan volume dengan
menggunakan persamaan regresi dengan software SPSS. Ada beberapa model
penyusunan  pendugaan  volume  pohon  menurut Lukito (2010):
Tabel 1 . Model Persamaan Regresi dan Transformasinya Bentuk Persamaan Bentuk Linier Linier Y = a + bx Y = (1/u+abx) -1 Kuadratic Y = a + bx + cx2 Y = a + bx + cx2 Kubik Y = a + bx + cx2 +dx3 Y = a + bx + cx2 +dx3 Logaritma Y = a + b In x Y = a + bx + cx2 +dx3 Inverse Y = a +b/x Y = a +b/x Compound Y = abx In Y = In a+x In b Power Y = axb In Y = In a+b In x Sigmoid Y = ea+b/t In Y = a+b/t Growth Y = ea+bx In Y = a+bx Ekponensial Y = a(ebx) In Y = In a+bx Logistik Y = (1/u+abx ) -1 In(1/Y-1/u)=In a+x In b
Pemilihan  persamaan/model  yang  paling  baik dilakukan dengan melihat nilai koefisien korelasi (r) dan koefisien determinasi (R²) tertinggi, uji F, serta  nilai  standar  error  (SE)  terkecil.  Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai 1, sedangkan nilai kofisien korelasi berkisar dari -1 sampai  +1.  Apabila  menggunakan  perhitungan
manual, koefisien determinasi dihitung berdasarkan  rumus  sebagai  berikut:  R²  = JKR/JKT,  dimana  R²  =  Koefisien  Determinasi, JKR  =  Jumlah  Kuadrat  Rataan,  JKT  =  Jumlah Kuadrat Tengah, dan Nilai koefisien korelasi (r) dihitung berdasarkan rumus berikut: r = √ .
Selanjutnya  adalah  uji  validasi,  jika sebuah  model  persamaan  telah  memenuhi kriteria yang telah diterapkan dalam penyusunan model dan dapat dikatakan bahwa dapat diterima sebagai  model  peramalan  yang  bermanfaat (Fredy  dan  Relawan,  2019).  Uji  validasi  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  uji x² ( chi- square ), SA (Simpangan Agregat), SR (Simpangan  Rata-rata),  RMSE  (Root  Mean Square  Error),  dan  nilai  Bias  ( e) .  Pengujian validasi  model  dengan  uji x² ( chi-square )  yaitu untuk  mengetahui  apakah  volume  yang  diduga (Vd) akan berbeda dengan volume pohon aktual (Va).  Hipotesa  yang  diuji  sebagai  berikut
(Simon, 2007): X2 hitung: , kaidah keputusannya  adalah: x² hitung    = x² tabel  , maka  Ho  diterima  ,  jika x² hitung  > x² tabel, maka  Ho  ditolak.  Nilai  bias  dapat  dihitung dengan menggunakan rumus:
B = |  { }| , dimana Vdi adalah volume  dugaan  ke-i  yang  didapat  dari  hasil persamaan  dan  Vai  adalah  volume  aktual  yang diperoleh  dari  penjumalahan  seksi  pohon      ke-i. Penghitungan  nilai  RMSE,  SA,  dan  SR  dapat diitung dengan menggunakan rumus (Bustomi et al, 1998):
RMSE = √ ( )
SA= ( ) SR= ( ) ,
dimana
Vd adalah volume persamaan/ volume dugaan dan Va adalah volume aktual, n adalah jumlah pohon.
Langkah  selanjutnya  yaitu  pemilihan model  terbaik  didasarkan  pada  sistem  skoring pada  proses  penyusunan  model  dan  tahap validasi.  Sistem  skoring  berdasar  pada  nilai koefisien determinasi, SA, SR, RMSE, bias, chi- square, dan  uji-F.  Model  terbaik  adalah  moodel yang  memiliki  skor  terendah  (Kuswandi,  2016). Siagian  (2011),  juga  menyebutkan  pemelihan model dilakukan dengan melakukan pemeringkatan  terhadap  skor  pada  tahap penyusunan  persamaan  dan  validasi  model. Nilai  1  diberikan  kepada  model  dengan melakukan sistem skoring terhadap nilai SA, SR, RMSE,  bias, chi-square, dan  uji-F  terendah  dan terhadap  nilai  koefisien  determinasi  tertinggi. Nilai 2 diberikan kepada model dengan nilai SA,
SR,  RMSE,  bias,  c hi-square dan  uji-F  terendah kedua  dan  terhadap  nilai  koefisien  determinasi tertinggi  kedua.  Nilai  selanjutnya  diberikan dengan  menggunakan  sistem  yang  sama  pada persamaan  yang  telah  dibuat  (Freddy  dan Relawan,  2019).  Menurut  Sumadi et  al (2010), pemilihan  model  terbaik  perlu  dilakukan berdasarkan  sistem  skoring  terhadap  kriteria statistik  karena  model  tertentu  bisa  memiliki nilai yang lebih tinggi pada suatu kriteria namun rendah  pada  kriteria  statistiknya.  Model  terpilih akan  menjadi  model  penduga  volume  pohon jenis  Jati  ( Tectona  grandis  L.f) di  areal  HKm Sedyo  Rukun,  RPH  Menggoro,  BDH  Paliyan, Desa Banyusoco, Kecamatan Playen, Kabupaten Gunung Kidul, Daerah Istimewa Yogyakarta.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil pengukuran pohon di lapangan  selanjutnya  digunakan  untuk  mencari normalitas  data  terhadap  seluruh  sampel  pohon. Uji  normalitas  merupakan  uji  yang  melaporkan hasil  atau  nilai  signifikansi  (p).  Nilai  p menunjukkan bahwa seberapa jauh kemungkinan sebuah  data  yang  telah  diolah  menyimpang  dari distribusi  normal  yang  ideal  (Wahyu,  2012).
Sebanyak  39  pohon  yang  digunakan  dalam penyusunan  persamaan  pendugaan  volume  dan sisanya  sebanyak  18  pohon  digunakan  sebagai uji  validasi.  Menurut  Amri  R  (2011),  untuk pengujian  validasi  ini  diperlukan  sepertiga  dari jumlah  pohon  sampel  yang  tidak  digunakan dalam penyusunan model-model penduga volume.

## Tabel 2. Hasil Uji Normalitas
Kolmogorov-Smirnovtest Keliling Statistik Df signifikansi 0,153 39 0,22 Sumber : Data primer diolah menggunakan software SPSS
Gambar 1 . Diagram Frekuensi Keliliang Pohon Hasil Uji Normalitas
Hasil yang didapatkan dari uji Kolmogorov-Smirnovtest menunjukkan nilai signifikansi  (p)  >  0,05  yaitu  senilai  0,22.  Hal  ini dapat  dikatakan  data  telah  terdistribusi  normal dengan  jumlah  pohon  menjadi  39  pohon. Cahyono (2006) menyebutkan bahwa uji
Kolmogorov-Smirnovtest dapat  digunakan  pada data  yang  memiliki  sampel  kecil  maupun  besar, oleh  karena  itu  penggunaan  uji Kolmogorov- Smirnovtest memiliki  tingkat  konsistensi  yang sama  baik  pada  sampel  50  maupun  kurang  dari 50.
Tabel 3 . Distribusi Frekuensi Data Hasil Uji Normalitas Kelas Keliling (m) ∑ Pohon Rerata ∑ sortimen Rerata Panjang (cm) Rerata Volume (m 3 ) 0.31 - 0.39 8 2 3,25 0.09 0.4 - 0.47 14 2 2,45 0.05 0.48 - 0.55 6 3 2,62 0.14 0.56 - 0.63 7 3 3 0.19 0.64 - 0.71 0 0 0 0 0.72- 0.79 3 3 2,88 0,31 0.8 - 0.87 1 5 2,6 0,5 Sumber: Data Primer
Sebaran  pohon  terbanyak  pada  hasil  uji normalitas terdapat pada kelas keliling 0.4 - 0.47 meter atau memiliki diameter 13 – 15 sentimeter.
Seperti teori yang dikemukakan oleh Farida dkk (2016),  keliling  pohon  pada  HKm  atau  hutan produksi  khususnya  jenis  jati  memiliki  variasi
diameter atau keliling yang rendah dibandingakan  dengan  hutan  alam  seperti  yang terlihat pada tabel distribusi frekuensi di atas.
Hal  mendasar  yang  diperlukan  dalam penyusunan  model  pendugaan  volume  pohon adalah  apakah  terdapat  hubungan  yang  erat antara  keliling  pohon  dan  tinggi,  maka penyusunan model pendugaan volume menggunakan persamaan yang memakai variabel diameter  atau  keliling  saja  (Farida  dkk,  2016). Model-model  regresi  yang  digunakan  untuk pendugaan volume pohon jati yaitu model linear, eksponensial,  logaritmik,  kuadratik,  dan power .
Model ini dipilih berdasarkan tingkat ketelitian,ketepatan  dan  kesederhanaan  dari persamaan  yang  dihasilkan  oleh  masing-masing model.
Menurut  Wayan (2017),  kesalahan  baku yang  dianjurkan  pada  penyusunan  model persamaan  regresi  yang  menggunakan  satu variabel  adalah  sebesar  25%  dan  20%  untuk persamaan  yang  menggunakan  dua  variabel. Bentuk  persamaan  model  volume  pohon disajikan  dalam  Tabel  4  sedangkan  kurva hubungan  regresi  keliling  dan  volume  pohon dapat dilihat pada Gambar 2 hingga Gambar 6.
Tabel 4 . Bentuk persamaan berbagai model regresi No Model Persamaan Std. Error 1 a = 1,115 b = 0,351 0,091 2 Kuadratik   y = cx² - bx + a a = 0,073 b = 0,003 c = 0,001 0,087 3 a = 2,393 b = 0,016 0,390 4 Eksponensial   y = a (ebx) a = 0,013 b = 0,045 0,397 5 -a a = 0,218 b = 0,007 0,088
Gambar  2 .  Kurva  regresi  hubungan keliling dan volume  pohon model kuadratik Gambar  3 .  Kurva  regresi  hubungan keliling dan volume pohon model linier
\Gambar  4 .  Kurva  regresi  hubungan Gambar  5 .  Kurva  regresi  hubungan
keliling dan volume  pohon model l ogaritmik keliling dan volume pohon model power
Gambar 6 . Kurva regresi hubungan keliling dan volume pohon model eksponensial
Model  logaritmik,  kuadratik,  dan  linear mempunya  nilai  Se  sesuai  dengan  persyaratan yang  diperkenankan.  Sementara  untuk  model persamaan power dan  persamaan  eksponensial memiliki  nilai  Se  >  25%  sehingga  kedua  model tersebut  tidak  sesuai  dengan  syarat  yang diperkenankan  atau  dapat  dikatakan  model  ini bukan model persamaan untuk menduga volume pohon  yang  terbaik.  Pada  Gambar  2,  5,  dan  6 menunjukkan  kurva  hubungan  keliling  (x)  dan volume  pohon  (y)  dari  model  persamaan kuadratik,  power,  dan  eksponensial.  Grafik
tersebut berbentuk lengkung hampir menyerupai U antara nilai keliling dan volume. Nilai x akan meningkat akan tetapi pada awalnya nilai y akan menurun. Namun apabila semakin meningkatnya nilai x maka nilai y akan ikut meningkat di atas nilai  minimumnya.  Sementara  pada  Gambar  3 menunjukkan  hubungan  garis  lurus  atau  linear positif antara x dan y, apabila x meningkat maka y  akan  meningkat  pula.  Gambar  4  yang menunjukkan  kurva  hubungan  regresi  pada model  persamaan  logaritmik  yang  digambarkan hubungan lengkung positif antara x dan y.
Hal  yang  perlu  diperhatikan  saat pendugaan volume yaitu dengan melakukan uji F untuk  mengetahui  perananan  variabel  bebas
dalam  menduga  variabel  tidak  bebas  yang disajikan  pada  tabel  6.  Uji  validasi  model  perlu untuk  dilakukan  karena  uji  ini  bertujuan  untuk
melihat kevalidan suatu model yang telah dibuat dalam  menduga  volume  pohon.  Sugiyono (2011),  hasil  penelitian  dikatakan  valid  apabila adanya  kesamaan  antara  data  asli  pengukuran
dilapangan  dengan  data  hasil  penelitian.  Hasil persamaan regresi dan uji validasi seluruh model disajikan dalam tabel 5.

## Tabel 5 . Hasil Persamaan regresi dan uji validasi
Uji Validasi No Kode R R 2 F hitung F tabel (0,05) SR (%) RMS E (%) Chi Squar e (chi tabel 27,58) Bias (%)
SA 1 A1 0,669 0,769 5307, 1 4,14 0,93 0,89 32,97 35,03 24,58 2 B1 0,714 0,891 84,62 4,14 0,87 0,86 15,45 16,73 12,48 3 C1 0,828 0,865 5,93 4,14 0,39 0,16 2,68 8,23 1,76 4 D1 0,821 0,861 382,1 3 4,14 0,85 12,2 3 16,26 14,02 11,8 5 E1 0,698 0,846 20,24 4,14 -4,24 5,22 1,03 24,40 0,78
Ket: A1 (model logaritmik), B1 (model kuadratik), C1 (model power),  D1 (model eksponensial), E1 (model     linear)
Tabel  di  atas  menunjukkan  pada  model persamaan  kuadratik,  power,  dan  eksponensial memiliki  koefisien  korelasi  lebih  dari  0,70  dan koefisien  determinasi  >  50%.  Menurut  Suharlan et  al (1976),  nilai  R²  sebesar  50%,  dianggap sebagai  batas  minimal  yang  dapat  digunakan dalam penyusunan tabel volume dan sudah dapat digunakan.  Sementara  batas  ketelitian  untuk koefisien  korelasinya  sebesar  >0  ,70.  Namun, persamaan  kuadratik  memiliki  nilai  koefisien determinasi  tertinggi  yaitu  68,5%.  Nilai  0,891 pada  koefisien  determinasi  menunjukkan  bahwa
89,1%  keragaman  volume  ditunjukkan  oleh variabel  bebas  keliling  sedangkan  sisanya dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak disertakan pada model misalnya variabel tinggi.
Sementara nilai koefisien korelasi mempunya  nilai  p  >  0,70  (0,828  >  0,70)  pada tingkat nyata tertentu, sehingga koefisien korelasi antara  tinggi  dengan  keliling  telah  memenuhi persyaratan  yang  diminta  yaitu  pengaruh keragaman  keliling  pohon  berpengaruh  terhadap keragaman  volume  pohon.  Ukuran  korelasi dinyatakan (Lukito, 2010) sebagai berikut:
a. 0,70 s.d.1,00 menunjukkan terdapatnya tingkat hubungan yang tinggi.
b. 0,40 s.d.< 0,7 menunjukkan tingkat hubungan yang substansi.
c. 0,20  s.d  <  0,40  menunjukkan  adanya hubungan yang rendah.
Semua  model  memiliki  nilai  F  hitung lebih  besar  daripada  F  tabel  untuk  tingkat signifikansi  5%. Penggunaan tingkat signifikansi
sebesar  5%  memiliki  arti  bahwa  tingkat kesalahan  yang  diperbolehkan  adalah  5%. Apabila  pada  uji  F  seluruh  model  memiliki  nilai
F hitung lebih kecil daripada F tabel, maka perlu dilakukannya uji bedanyata atau chi-square.
Nilai  SA  dan  SR  dari  hasil  uji  validasi pada semua  model  persamaan  memiliki  nilai SA terletak  diantara  -93,96  hingga  16,19  sementara nilai  SR  pada  semua  model  persamaan  yaitu 0,16%  hingga  12,23%.  Menurut  pernyataan Farida  (2016),  SA  bernilai  antara  -1  sampai  +1 sehingga  memenuhi  persamaan  yang  baik  dan nilai  SR  kurang  dari  10%.  Dilihat  dari  Tabel  6
dapat dilihat bahwa nilai SA tidak sesuai dengan aturan yang seharusnya karena tidak berada pada -1  hingga  +1.  Maka  penggunaan  seluruh persamaan akan menghasilkan bias pada pengamatan  tertentu.  Namun  untuk  nilai  SR semua  model  persamaan  memiliki  nilai  dibawah 10%  kecuali  model  eksponensial.  Nilai  SR  ini memiliki  kegunaan  untuk  mengetahui  seberapa jauh  nilai  data  yang menyimpang dari  nilai  rata- rata (Marlia et al , 1999).
Sementara  nilai  RMSE  pada  model persamaan  memiliki  nilai  sebesar 1,03%  hingga 32,97%.  Nilai  RMSE  menunjukkan  ketepatan dari  model  pendugaan  (Freund  et  al.,  2010; Sumadi  &  Siahaan,  2010),  semakin  baik  suatu model  pendugaan  volume  adalah  yang  memiliki
nilai  RMSE  terendah  (Tiryana  et  al.,  2011). Model  persamaan  linear  memiliki  nilai  RMSE terendah  yakni  sebesar  1,03%.  Artinya  variasi volume  yang  dihasilkan  dari  model  persamaan ini akan mendekati aslinya.
Pengujian  validasi  yang  terakir  adalah dengan  c hi-square. Pengujian  ini  digunakan untuk  menguji  adakah  perbedaan  volume dugaan  dengan  volume  aktualnya.  Berdasarkan Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  chi-tabel sebesar  27,58  dan  hasil  perhitungan chi-square pada  seluruh  model  persamaan  kecuali  model persamaan  logaritmik  memiliki  nilai chi-square kurang dari nilai chi tabelnya. Karena  nilai chi- square kurang  dari  chi-tabel  ( ²  < ² 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ) maka H0  diterima yang memiliki arti
berdasarkan  nilai chi-square, nilai  volume dugaan  tidak  berbeda  nyata  dengan  volume aktualnya atau dapat dikatakan terdapat kecocokan antara hasil volume persamaan regresi dengan  hasil  volume  aktual  untuk  model persamaan linear,kuadratik,power,dan eksponensial. Sedangkan pada model persamaaan power  memiliki  nilai chi-square terendah sehingga  hasil  volume  dugaan  model  ini  akan mendekati  volume  aktual  dibandingkan  dengan model-model lainnya.
Model  terbaik  masing-masing  bentuk persamaan  dipilih  berdasarkan  peringkat  dari hasil  beberapa  kriteria  dalam  penyusunan  tarif
volume. Model terbaik adalah model dengan skor terendah (Kuswandi,2016).  Hasil pemeringkatan atau skoring dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Skoring Seluruh Model Persamaan Penduga Volume Pohon
Model R² Se F hitung SA SR x² Bias RMSE Skor Per- ingkat Logaritmik 5 3 5 4 3 5 4 5 31 5 Kuadratik 4 1 3 3 2 3 5 3 24 3 Power 1 4 1 1 1 1 2 2 13 1 Eksponensial 2 5 4 2 4 2 3 4 26 4 Linear 3 2 2 5 4 4 1 1 22 2
Berdasarkan  hasil  pemeringkatan  pada seluruh model persamaan penduga volume pohon jenis  Jati  menunjukkan  bahwa  model  linear memiliki  skor  paling  rendah  diantara  model lainnya.  Sehingga  tarif  volume  lokal  jenis  Jati dapat disusun dengan menggunakan persamaan  regresi  model  power  yaitu  V  =
0,016k 2,393 dengan  nilai  R²  0,865;  SA  0,39  ; SR  0,16  %  ;Bias  1,76  %;  RMSE  2,68%  dan chi-square 3,03.  Perhitungan  estimasi  volume pohon  diperlukan  untuk  menghitung  volume yang  dapat  dijual,  sehingga  perkiraan  volume diperlukan untuk menentukan ukuran dan jumlah pohon  yang  harus  ditebang  (Heigliman  and Bratkovich, 2009).

## KESIMPULAN
Model  pendugaan  volume  pohon  yang paling  baik  untuk  menyusun  tabel  volume  jenis Jati (Tectona grandis L.f ) di Hutan Kemasyarakatan
Sedyo Rukun, RPH Menggoran,  BDH  Paliyan,  Desa  Banyusoco,
Kecamatan  Playen,  Kabupaten  Gunung  Kidul,
adalah  model  persamaan.  power  yaitu  V  = 0,016k 2,393 dipilih  sebagai  model  terbaik  untuk menyusun  tarif  volume  lokal  jenis  Jati (Tectona grandis L.f ).  Tarif Volume Lokal Jenis Jati pada areal  HKm  Sedyo  Rukun  dapat  digunakan dengan menggunakan persamaan V = 0,016k 2,393 .

## DAFTAR PUSTAKA
Amri  Riady.  2011.  Penyusunan  dan  Validasi Persamaan  Tabel  Volume  Lokal  Pohon
Meranti  di  Areal  PT.  Intracawood
Manufacturing,  Kalimantan  Timur.Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Bustomi, S., Harbagung, D. Wahyono dan I.B.P. Parthama 1998. Petunjuk Teknis Tata Cara
Penyusunan  Tabel  Volume  Pohon.  Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan. Pusat Penelitian dan Pengembangan. Cahyono,  T.  2006.  Uji  Normalitas.  PDF. Diakses  pada  tanggal  11  Maret  2020 www.scribd.com/ doc/23910549/UJI-
NORMALITAS.
Dahlan,  M.S.  2009.  Statistik  untuk  Kedokteran dan Kesehatan, Edisi 4 (Deskriptif, Bivariat dan Multivariat, dilengkapi Aplikasi dengan Menggunakan  SPSS).  Jakarta: Salemba Medika.
Farida  Herry  S  dan  Abduracman.  2016. Analisis  Penyusunan  Model  Pendugaan Volume Pohon 3 Jenis Shorea di Tarakan,
Kalimantan Utara. Jurnal Penelitian
Ekosistem  Dipterokarpa  Vol  2  No  1  Hal
29-40.
Freddy  J.H  dan  Relawan.  K.  2019.  Model Penduga  Volume  Pohon  Kelompk  Jenis Komersial  Pada  Areal  IUPHHK  PT.Tunas Timber Lestari Di Kabupaten Boven Digui, Papua. Jurnal WASIAN Vol 6 No.1.
Freund, R. J., Wilson, W.J., & Mohr, D.J. (2010). Statistical Methods (Edisi ke- 3). Canada: Academic Press.
Heigliman,  R.B.  dan  Bratkovich,  S.  M.  (2002). Measuring  Standing  Trees-  Determining Diameter, Merchantable Height, and
Volume. Ohio State University Fact Sheet -
School of Natural Resources.
Kuswandi,R.  (2016).  Model  penduga  volume pohon  kelompok  jenis  komersial  pada wilayah  Kabupaten  Sarmi,  Papua.  Jurnal
Wasian, 3(2), 91-96.
Lukito, Martin 2010. Inventarisasi Hutan
Tanaman  Kayu  Putih  Dalam  menghasilkan Biomasassa  dan  Karbon  Hutan.  Tesis
Fakultas  UGM. Tidak  Dipublikasikan.
Marlia,  R.,  Sutarahardja,  Prihanto.  1999.  Studi
Penyusunan  Volume  Lokal  Jenis-  jenis
Komersial Ekspor di Hutan Mangrove HPH PT.  Bina  Lestari,Riau  Jurnal  Manajemen Hutan Tropika Vol.V No.2 23-24.
Prodan,  M.  1965.  Forest  Biometric.  Perganon, Oxford-London.
Siagian,  K.  (2011).  Tabel  Volume  Pohon Agathis loranthifolia di Hutan Pendidikan Gunung  Walat  Kabupaten  Sukabumi
Provinsi  Jawa  Barat.  Skripsi  tidak diterbitkan,  Institut    Pertanian  Bogor,
Bogor.
Simon H. 2007. Metode Inventore
Hutan.Yogyakarta (ID): Pustaka Pelajar.
Sugiyono.  2011.  Statistika  untuk  Penelitian. Bandung (ID): Alfabeta.
Suharlan,  Boestami  AS,  dan  Sumarna  K.  1976. Tabel Volume  Lokal  Pinus  merkusii Jungh et  de  Vriese.  Bogor:  Lembaga  Penelitian Hutan.
Sumadi, A, & Siahaan,H. (2010). Model penduga volume  pohon  kayu  bawang  (Disoxylum molliscimum Burm F.) di Provinsi Bengkulu. Jurnal Penelitian Hutan Tanaman, 7(5), 227-231.
Tiryana, T., Tatsuhara,S., & Shiraishi, N. (2011). Empirical  models  for  estimating  the  stand biomass  of  teak  plantations  in  Java, Indonesia.  Journal  of  Forest  Planning,  16, 177-188.
Wahyu Widiarso. 2012. Uji normalitas.
yogjakarta. Fakultas Psikologi UGM.
Wayan  Arta.  2017.  [Skripsi]  Model  Penduga
Tabel Volume Pohon Meranti Di
PT.Inhutani    II  Sub  Unit  Malianu Kalimantan Utara. Institut Pertanian Bogor.