## KORELASI DIAMETER TAJUK AERIAL DAN DIAMETER BATANG SETINGGI DADA (130 CM) BERBASIS CITRA DRONE DI KAWASAN HUTAN DENGAN TUJUAN KHUSUS (KHDTK) MANDIANGIN KALIMANTAN SELATAN
Correlation of Aerial Canopy Diameter and Stem Diameter (130 Cm) Based on Drone Image In Kawasan Hutan Dengan Tujuan Khusus (KHDTK) Mandiangin,
South of Kalimantan
Hanifa Auliya, Mufidah Asyari, dan Ahmad Jauhari Jurusan Kehutanan Fakultas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat
ABSTRACT. Many developed remote sensing to estimate the potential of the forest, one of them using drones, but important parameters such as stem diameter as high. The aim of this study was to determine  the  correlation  model  of  aerial  canopy  diameter  with chest  diameter  at the  drone based tree. This research was conducted from February to April 2019 in Kawasan Hutan dengan Tujuan  Khusus  (KHDTK)  Mandiangin,  Lambung  Mangkurat  University,  South  Kalimantan. Air canopy diameter measurements were carried out on drone images in three density classes identified from the NDVI analysis, while breast diameter at breast height was carried out on land. The results  of this study  are the  formation  of a  positive linear correlation model  between stem diameter and aerial canopy diameter with the equation y ꞊ 7.0627x - 6.4252 with a coefficient of determination (R2) = 0.6984 and a correlation coefficient (r) of 0.83. This shows that diameter at breast height affects the aerial canopy diameter of 83%.
Keywords: Drone; Canopy Diameter; Correlation
ABSTRAK. Banyak dikembangkan pemanfaatan penginderaan jauh untuk mengestimasi potensi hutan  salah  satunya  menggunakan  drone,  namun  parameter  penting  seperti  diameter  batang setinggi dada tidak dapat diukur dari citra drone. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model korelasi diameter tajuk aerial dengan diameter batang setinggi dada pada pohon berbasis drone. Penelitian ini dimulai pada bulan Februari sampai dengan April 2019 di Kawasan Hutan dengan Tujuan  Khusus  (KHDTK)  Mandiangin,  Universitas  Lambung  Mangkurat,  Kalimantan  Selatan. Pengukuran diameter tajuk secara aerial dilakukan diatas citra drone pada tiga kelas kerapatan yang diidentifikasi dari hasil analisis NDVI, sedangkan diameter batang setinggi  dada dilakukan secara  terestrial.  Hasil  penelitian  ini  adalah  terbentuknya  model  korelasi  linier  positif  antara diameter batang dengan diameter tajuk aerial dengan persamaan y ꞊ 7,0627x – 6,4252 dengan koefisien  determinasi  (R 2 )  =  0,6984  dan  koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0,83.  Ini  menerangkan bahwa variabel diameter setinggi dada berpengaruh terhadap diameter tajuk aerial sebesar 83%.
Kata kunci : Drone; Diameter Tajuk;  Korelasi
Penulis untuk korespondensi, surel :  hanifaauliyajp@gmail.com

## PENDAHULUAN
Potensi kayu suatu hutan dapat diestimasi berdasarkan ukuran pohon-pohon penyusunnya  antara  lain  ukuran  diameter batang, tinggi pohon, dan jumlah batang per satuan  luas  (Loetsch, et  al., 1973).  Melalui parameter-parameter tersebut dapat diketahui nilai volume kayu dari suatu hutan. Parameter yang digunakan untuk mengestimasi  volume  kayu  biasanya  diukur langsung  di  lapangan.  Mengukur  parameter
di  lapangan  memerlukan  waktu  yang  lama dan memerlukan tenaga yang besar terlebih pada  hutan  yang  sulit  dijangkau.  Perlu dikembangkan suatu cara untuk memperoleh data parameter tersebut dengan waktu yang lebih cepat, menghemat tenaga namun tetap akurat.
Sesuai  pernyataan  Buba  (2012)  tentang adanya  korelasi  yang  positif  antara  tinggi pohon,  diameter  tajuk,  tinggi  tajuk,  dan diameter  pohon,  yang  nantinya  dapat dibentuk suatu model yang digunakan untuk mempredikasi  ketiga  parameter  tersebut.
Permodelan  antara  diameter  batang  dan diameter  tajuk  memiliki  nilai  signifikan sehingga  indikator  diameter  batang  akan dapat memprediksi diameter tajuk (Sonmez, 2009).  Memanfaatkan  penginderaan  jauh akan  memudahkan  untuk  memperoleh  data parameter untuk menghitung estimasi volume  tegakan.  Namun  dijumpai  kendala bahwa  pada  beberapa  parameter  penting tidak terlihat pada foto udara seperti diameter batang  setinggi  dada  sehingga  tidak  dapat diukur secara langsung. Maka untuk memperoleh
data ini perlu
cara mengkorelasikan dengan parameter- parameter yang dapat langsung diukur lewat citra  seperti  diameter  tajuk.  Percobaan  di dilapangan  sebagai  sampel  yang  nantinya dijadikan  dasar  untuk  mengukur  volume melalui penginderaan jauh (citra drone).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  selama  3  (tiga) bulan dari Bulan Februari sampai April 2019 mencakup
persiapan penelitian,
pengambilan  data  lapangan,  analisa  data sekunder  dan  primer  hingga  penyusunan hasil penelitian. Lokasi penelitian ini bertempat di Kawasan Hutan Dengan Tujuan Khusus  (KHDTK)  Mandiangin,  Universitas Lambung Mangkurat.
Objek pada penelitian ini adalah vegetasi berupa  tegakan  yang  terdapat  di  Kawasan Hutan  Dengan  Tujuan  Khusus  (KHDTK)
Mandiangin. Penelitian ini dilakukan dibeberapa  tahapan  meliputi  persiapan  dan pengumpulan  data  berupa  data  Kawasan
KHDTK,  peta  hasil  NDVI  dan  penentuan ruang sampel. Kemudian dilakukan observasi lapangan dengan mengambil foto secara  aerial  menggunakan  drone  dan pengukuran  terestrial  pada  masing-masing kelas  kerapatan  berdasarkan  citra  drone. Pengolahan  data  yaitu  dari  mengolah  citra drone,  pengukuran  tajuk  aerial  sampai dengan melakukan analisis korelasi sehingga diperoleh hasil penelitian.

## Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan citra landsat 8 tahun  2018  untuk  analisis  NDVI.  Sutanto (1994) menyatakan satelit landsat 8 terpasang sensor Onboard Operational Land Imager (OLI)  dan Thermal  Infrared  Sensor (TIRS) yang berjumlah 11 kanal. Sejumlah 9 kanal  yaitu  band  1  sampai  9  merupakan sensor OLI dan sisanya yaitu band 10 dan 11 merupakan  sensor  TIRS.  Sebagian  besar kanal mempunyai spesifikasi hampir menyerupai satelit landsat 7. Berikut merupakan tabel yang menjelaskan karakterisktik  kanal  yang  ada  pada  citra satelit landast 8.
Tabel 1. Spesifikasi kanal-kanal spectral sensor citra Landsat 8
Bands Wavelength (micrometers) Resolution (meters) Band 1 – Coastal aerosol 0,43 – 0,45 30 Band 2 - Blue 0,45 – 0,51 30 Band 3 - Green 0,53 – 0,59 30 Band 4 - Red 0,64 – 0,67 30 Band 5 – Near Infrared (NIR) 0,85 – 0,88 30 Band 6 – SWIR 1 1,57 – 1,65 30 Band 7 – SWIR 2 2,11 – 2,29 30 Band 8 - Panchromatic 0,50 – 0,68 15 Band 9 - Cirrus 1,36 – 1,38 30 Band 10 – Thermal Infrared (TIRS) 1 10,60 – 11,19 100 Band 11 – Thermal Infrared(TIRS) 2 11,50 -  12,52 100
Sumber : United States Geological Survey (USGS)
Analisis  NDVI  dilakukan  sebagai  dasar penentuan  kelas  kerapatan  untuk  penentuan ruang  sampel.  Penentuan  ruang  sampel sebagai  lokasi  plot  ukur  objek  penelitian dipilih menggunakan metode cluster sampling . Karmila (2018) menyatakan bahwa NDVI  dapat  mengukur  nilai  kemiringan ( slope )  antara  nilai  band  merah  dan  band
infra  merah  di  angkasa  dengan  nilai  band merah serta infra merah yang terdapat pada setiap  piksel  citra.  Berikut  merupakan  cara perhitungan NDVI:
𝑵𝑫𝑽𝑰 = 𝑵𝑰𝑹 − 𝑹𝒆𝒅 𝑵𝑰𝑹 + 𝑹𝒆𝒅
Keterangan :
NDVI = Normalized  Difference  Vegetation Index NIR = Near Infrared / Inframerah dekat Red = Sinar merah Nilai  pixel  NDVI  mencakup  -1  sampai dengan  1  dengan  klasifikasi  -1  sampai  0 termasuk  kedalam  kategori  bukan  vegetasi dan  0  sampai  dengan  1  termasuk  kedalam kategori  vegetasi.  Pembagian  nilai  NDVI berdasarkan  tutupan  lahan  dapat  menurut
Jauhari (2015) seperti pada Tabel 1:
Tabel 2. Pembagian Nilai NDVI Berdasarkan Tutupan Lahan Nilai NDVI Kelas NDVI Tutupan Lahan -0,9-0,00 1 Awan, Air 0,00-0,10 2 Area Terbuka, Pertambangan 0,10-0,20 3 Padang Rumput 0,20-0,30 4 Semak Belukar 0,30-0,40 5 Semak, Perkebunan Muda 0,40-0,50 6 Perkebuanan Tua, Hutan Sekunder Muda 0,50-0,60 7 Hutan Sekunder Sedang 0,60-0,70 8 Hutan Sekunder Tua Sumber : Jauhari et.al (2015) Hasil analisis
NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) terdapat nilai 3 kelas  kerapatan  vegetasi,  kelas  kerapatan jarang  dengan  nilai  NDVI  antara  0.5-0.6, kelas  kerapatan  sedang  dengan  nilai  NDVI antara  0.6-0.7  dan  kelas  kerapatan  tinggi dengan nilai NDVI 0.7-0.8.

## Observasi Lapangan
Berdasarkan  ruang  sampel  yang  telah ditentukan akan dibuat sebanyak 3 plot pada masing-masing  kelas  kerapatan  vegetasi. Menurut  Avery  (1989)  pembuatan  petak untuk pengambilan sampel dibuat berbentuk persegi  dengan  ukuran  30x30  meter  yang dibuat berdasarkan bentuk dan ukuran pixel pada citra landsat 8. Objek di dalam plot ukur tersebut yang dijadikan sampel pengambilan data.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengukur data terestrial (secara langsung di lapangan) dan pengukuran aerial (pengukuran melalui udara).
Pengambilan foto udara dilakukan menggunakan drone pada tempat yang telah dibikin  plot.    Suroso  (2016)  mendefinisikan drone  merupakan  sebuah  pesawat  tanpa awak yang dikendalikan melalui kendali jarak jauh.  Informasi  foto  udara  yang  dihasilkan dapat  digunakan  untuk  mengenali  objek pada  analisis  digital  (Rango, et  al., 2006). Foto udara yang diambil oleh drone ini diolah menjadi  citra drone .  Melalui  citra  drone tersebut kita akan menentukan pohon mana di  dalam  plot  yang  akan  dijadikan  sampel penelitian.  Setelah  itu  baru  kita  lakukan pengambilan  data  secara  terestrial  di lapangan  pada  pohon  yang  telah  terpilih.
Kriteria tegakan yang dijadikan sampel yaitu pohon yang berada pada Stratum A.
Drone diterbangkan menggunakan rencana  terbang  sehingga  secara  otomatis akan  bergerak  menuju  lokasi  yang  telah ditentukan.  Drone  diterbangkan  dengan ketinggian  150  meter  diatas  permukaan tanah  dan  mengambil  foto  secara  aerial diatas  petak.  Citra  drone  yang  dihasilkan memiliki  resolusi  spasial  3  cm  yang dikategorikan resolusi tinggi.

## Pengolahan Data
Data  primer  yang  telah  didapatkan  di lapangan  yaitu keliling  pohon setinggi dada. Parameter  keliling  pohon  setinggi  dada digunakan  untuk  mendapatkan  diameter batang setinggi dada. Rumus untuk menghitung  diameter  batang  setinggi  dada adalah:
𝐃 = 𝑲 𝝅
Keterangan :
D = Diameter Batang Setinggi Dada K = Keliling Batang Setinggi Dada π = 3,14

## Analisis Korelasi
Menurut Riduan (2011) korelasi
merupakan  istilah  dalam  ilmu  statistik  yang dikemukakan  oleh  Karl  Pearson  pada  awal 1900  yang  menunjukkan  besaran  derajat hubungan  linear  antara  dua  variabel  atau lebih.  Korelasi  menjadi  salah  satu  teknis analisis statistik yang sering digunakan para
peneliti  karena  kebanyakan  peneliti  tertarik kepada berbagai peristiwa yang dapat terjadi dan
mencoba menghubungkannya.
Hubungan  antara  dua  variabel  ada  yang positif dan ada juga yang negatif. Hubungan X  dan  Y  termasuk  kategori  positif  karena apabila  kenaikan  (penurunan)  X  pada umumnya  diikuti  oleh  kenaikan  (penurunan) Y.  Sebaliknya  dikategorikan  negatif  kalau kenaikan  (penurunan)  X  umumnya  diikuti oleh  penurunan  (kenaikan)  Y  (Sunardi, 2009).  Rumus  persamaan  regresi  linier adalah:

## Y = ax + b
Keterangan : Y = Variabel terikat X = Variabel bebas a = Intersep (Intercept) b = Slope
Cohran, et  al., (1980)  mengatakan  nilai koefisien korelasi (r) dan koefisien determinasi  (R 2 )  menjadi  acuan  mengukur kekuatan pengaruh suatu variabel. Seberapa besar nilai korelasi disebut koefisien korelasi yang dilambangkan dengan r . Nilai r berada diantara  -1  dan  1  sehingga r tersebut dapat ditulis  -1 ≤ r ≤ +1.  Untuk  r  =  +1,  menunjukkan terdapat  korelasi  positif  yang  baik  antara variabel X dan variabel Y sebaliknya jika r = -1  menunjukkan  korelasi  negatif  sempurna antara variabel X dan variabel Y, sedangkan r  =  0  berarti  tidak  menunjukkan  korelasi antara  X  dan  Y.  Interpretasi  harga  koefisien korelasi ( r ) dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 3. Interpretasi Koefisien Korelasi ( r ) R Interpretasi 0 Tidak Berkorelasi 0,01 – 0,20 Sangat Rendah 0,21 – 0,40 Rendah 0,41 – 0,60 Agak Rendah 0,61 – 0,80 Cukup 0,81 – 0,99 Tinggi 1 Sangat Tinggi Sumber : Usman & Akbar (2000)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  persamaan  regresi  linier  untuk korelasi  diameter  tajuk  aerial  dengan diameter batang setinggi dada di kelompokkan  ke  dalam  3  kelas  kerapatan. Pembagian  kelas  kerapatan  ini  adalah  hasil dari  analisis  NDVI.  Menurut  hasil  tersebut kelas  kerapatan  di  KHDTK  Mandiangin terbagi  menjadi  3  kelas  kerapatan.  Berikut merupakan  model  persamaan  regresi  linier pada masing-masing kelas kerapatan:
1.  Korelasi Tegakan dengan Kelas Kerapatan Tinggi Hasil perhitungan korelasi antara diameter  batang  setinggi  dada  dengan diameter tajuk aerial  dijelaskan dalam grafik yang tercantum pada gambar 1:
Gambar 1. Grafik Model Korelasi pada Kerapatan Tinggi
Grafik pada Gambar 1
diatas menunjukkan adanya korelasi antara diameter  batang  setinggi  dada  dengan diameter  tajuk  aerial  pada  kelas  kerapatan
tinggi.  Koefisien  determinasi  mencapai 0,5567  yang  berarti  55,67%  pertambahan diameter batang
dipengarhi oleh
pertambahan diameter tajuk. Pola
y = 6.7129x - 0.8797
R² = 0.5567 r = 0,74 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 0.00 5.00 10.00 15.00 DBH (c m ) Diameter Tajuk (m) Model Korelasi pada Kerapatan Tinggi
hubungannya  adalah  korelasi  linear  positif dengan  persamaan  rumus  y  =  6,7129x – 0,8797.  Kekuatan  korelasi  antara  keduanya sebesar  0,74  yang  berarti  mempunyai korelasi yang cukup. 2.  Korelasi pada Tegakan Kelas Kerapatan Sedang Grafik  berikut  menunjukkan  adanya korelasi  antara  diameter  batang  setinggi dada  dan  diameter  tajuk  yang  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Grafik Model Korelasi pada Kerapatan Sedang
Grafik dalam Gambar 2. diatas menggambarkan  adanya  korelasi  antara diameter  batang  setinggi  dada  dengan diameter  tajuk  pohon  aerial  pada  kerapatan sedang. Hubungan ini menghasilkan koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0,4912 yang  berarti  sekitar  49,12%  pertambahan diameter batang mempengaruhi pertambahan  diameter  tajuk  pada  pohon. Kekuatan  korelasi  dapat  diketahui  dari  nilai koefisien korelasi (r) yaitu sebesar 0,70 yang artinya variabel x dan y mempunyai kekuatan
korelasi  yang  cukup.  Persamaan  rumus model  ini  adalah  y  =  4,6666x  +  0,4599 dengan pola hubungan korelasi linear positif.
3.  Korelasi pada Tegakan Kelas
Kerapatan Jarang
Grafik  berikut  menunjukkan  adanya korelasi  antara  diameter  batang  setinggi dada  dan  diameter  tajuk  yang  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Model Korelasi pada Kerapatan Jarang
y = 4.6666x + 0.4599 R² = 0.4912 r = 0,70 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 DB H (c m ) Diameter Tajuk (m) Model Korelasi pada Kerapatan Sedang y = 3.8817x + 5.4123 R² = 0.3487 r = 0,59 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 DBH (c m ) Diameter Tajuk (m) Model Korelasi pada Kerapatan Jarang
Grafik  pada  Gambar  3.  menunjukkan adanya  korelasi  antara  diameter  batang setinggi  dada  dengan  diameter  tajuk  aerial pada  kelas  kerapatan  jarang.  Koefisien determinasi  mencapai  0,3487  yang  berarti 34,87% pertambahan diameter batang dipengarhi oleh pertambahan diameter tajuk.
Pola  hubungannya  adalah  korelasi  linear positif dengan persamaan rumus y = 3,8817x
+ 5,4123. Kekuatan korelasi antara keduanya sebesar 0,59.

## 4.  Korelasi  Tegakan  pada  3  Kelas Kerapatan
Dari  hasil  ketiga  kelas  kerapatan  diatas akan  kita  gabungkan  menjadi  satu  model korelasi antara diameter batang setinggi dada dengan diameter tajuk aerial.
Gambar 4. Model Korelasi Diameter Batang dan Diameter Tajuk Aerial
Model  Korelasi  diameter  batang  setinggi dada  dengan  diameter  tajuk  aerial  memiliki persamaan regresi linier yaitu y = 7,0627x – 6,4252.  Model  ini  dapat  digunakan  untuk keperluas  estimasi  potensi  hutan  karena mempunyai  koefisien  korelasi  yang  tinggi senilai  0,83.  Koefiesn  korelasi  (r)  tersebut mengandung  arti  bahwa  variabel  diameter setinggi dada berpengaruh terhadap variabel diameter tajuk aerial sebesar 83%. Sedangkan sisanya 17% dipengaruhi variabel  lain  diluar  variabel  yang  diteliti.  Hal ini  juga  sejalan  dengan  teori  bahwa pertambahan  diameter  batang  dipengaruhi oleh pertambahan diameter tajuk dikarenakan  hubungannya  dengan  proses fotosintesis yang prosesnya berkaitan dengan  tajuk  maupun  batang  pada  tegakan (Daniel, et al., 1979).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Model korelasi  untuk hubungan diameter batang setinggi dada dengan diameter tajuk
aerial  yaitu berpola linier positif dengan nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0,6984 dan  nilai  koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0,83 yang  memiliki  persamaan  y  =  7,0627x – 6,4252  sehingga  mempunyai  kekuatan korelasi yang tinggi.

## Saran
Penelitian
selanjutnya sebaiknya dilakukan  pengenalan  jenis-jenis  tegakan pada titik sampel yang diteliti karena adanya kemungkinan model korelasi yang terbentuk dipengaruhi oleh jenis tegakan yang bermacam-macam.

## DAFTAR PUSTAKA
Avery,  TE.  1989.  Penafsiran  Potret  Udara;
Terjemahan:  Imam  Abdul  Rochman; Akademika Pressindo. Jakata.
Buba,  T.  2012.  Prediction  Equations  for Estimating Tree Height, Crown
Diameter,  Crown  Height  and  Crown Ratio of Parkia biglobosa in The Nigerian
y = 7.0627x - 6.4252 R² = 0.6984 r = 0,83 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 DBH (c m ) Diameter Tajuk (m) Model Korelasi Diameter Batang dengan

## Diameter Tajuk Aerial
Guinea  Savanna. African  Journal  of Agricultural Research 7 (49):6541-6543.
Cohran,  GW  &  WG  Snedecor.  1980.
Statistical Methods. Iowa State
University Press Iowa.
Daniel,  T.W et  al .  1979.  Prinsip-Prinsip
Silvikultur;  Terjemahan  :  Djoko  Marsono. Yogyakarta: Fakultas Kehutanan , Universitas Gadjah Mada.
Jauhari  A.,  Soemarno.,  Bisri  M.,  Abidin  Z. 2015.  Model  of  Sustainable  Forest Planning  based-Watershed  in  KPHP Model Tanah Laut South Kalimantan.
Karmila  D.  2018. Estimasi  Nilai  Cadangan Karbon  Menggunakan  Analisis  NDVI
(Normalized Difference Vegetation Index)
di KHDTK Universitas Lambung Mangkurat. [Skripsi]. Banjarbaru: Fakultas Kehutanan, Universitas Lambung Mangkurat. Loetsch,  F  &  KE  Haller.  1973.  Forest Inventory I Second Edition. BLY
Verlagsgesseellchaft, Muenchen.
Rango A, AS Laliberte, C Steele, JE Herrick,
B Bestelmeyer, T Schmugge, A Roanhorse,  and  V  Jenkins.  2006.  Using unmanned aerial vehicles for rangelands: Current applicationsand future potentials. Environmental Practice . 8 :159 –168.
Riduwan.  2011.  Dasar-Dasar  Statistika. Bandung:Alfabeta
Sonmez, T. 2009. Diameter at Breast Height
- Crown Diameter  Prediction  Models  for Picea  orientalis . African    Journal    of Agri5cultural  Research 4 (3):215-219.
Sunardi  Nur.  2009.  Pengantar  Statistika. Jakarta: Bumi Aksara.
Suroso,  I.  2016. Peran  Drone/Unmanned Aerial  Vehicle  (UAV)  Buatan  STTKD dalam  Dunia  Penerbangan. [Skripsi].
Yogyakarta: Program Studi Teknik Aeronautika,  Sekolah  Tinggi  Teknologi Kedirgantaraan.
Sutanto.  1994. Penginderaan  Jauh  Jilid  II . Gajah Mada University Press. Yogyakarta
United  States  Geological  Survey (USGS). 2013.  Spesifikasi  kanal-kanal  sprectral sensor citra Landsat 8
Usman,  H  &  RPS  Akbar.  2000.  Pengantar Statistika. Jakarta : Bumi Aksara