Judul: Model Penduga Biomassa Bagian Atas (Above-Ground) dan Bawah Tanah (Below-Ground) Kelompok Jenis Sonneratia spp
Abstrak: Kerusakan hutan mangrove yang terjadi telah mengakibatkan turunnya penyimpan karbon dan penyerap CO2 dari atmosfer. Karbon erat kaitannya dengan biomassa, sehingga dalam menduga potensi simpanan karbon suatu hutan dapat dilakukan dengan menduga potensi biomassanya. Pengembangan model alometrik yang diperoleh dari destructive sampling merupakan cara pendugaan potensi biomassa dan karbon yang akurat. Adapun model alometrik biomassa pohon hutan mangrove yang telah dikembangkan di Indonesia masih sedikit dan terbatas pada daerah tertentu saja. Selanjutnya, pengembangan model alometrik biomassa pohon bagian atas (above-ground biomass/AGB) dan bawah tanah (below-ground biomass/BGB) untuk jenis Sonneratia spp. belum dilakukan, sehingga sangat penting untuk diteliti. Hal ini dikarenakan jenis tersebut merupakan jenis pionir yang berperan sebagai penahan gelombang air laut pertama dan membantu pengikatan sedimen pada hutan mangrove. Penelitian dilaksanakan selama tiga bulan, yaitu dari bulan Januari–Maret 2017. Pengambilan data lapang dilakukan di hutan mangrove Bagian Kesatuan Pemangkuan Hutan (BKPH) Rawa Timur, Cilacap, Perum Perhutani Divisi Regional Jawa Tengah (7030’–7044’ LS dan 108042’–10902’ BT). Adapun analisis kimia karbon bagian pohon dilakukan di Laboratorium Kimia Kayu dan Energi, Puslitbang Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, Bogor, Jawa Barat. Penelitian dilakukan dengan menganalisis vegetasinya terlebih dahulu, untuk mengetahui sebaran dan potensinya. Enam petak ukur (PU) berukuran 50 x 50 m (1.50 ha) diletakan secara acak pada lokasi terpilih. Pada setiap PU diidentifikasi nama dan jumlah individu jenis, diameter batang, dan tinggi tajuk pohon yang ditemukan. Selanjutnya 30 pohon Sonneratia spp. ditebang dan pada masing-masing pohon tersebut dipisahkan bagian batang, cabang, ranting, daun, bunga–buah, akar nafas, dan akar dalam tanah. Bagian yang telah diambil kemudian ditimbang berat basahnya dan diambil contoh sebanyak 500 g untuk diuji biomassa dan karbon terikatnya di laboratorium. Adapun pengambilan contoh kerapatan kayu dilakukan dengan membuat contoh uji berukuran 2 cm x 2 cm x 2 cm sebanyak lima buah pada masing-masing pangkal segmen batang dan pengukuran specific leaf area (SLA) dilakukan dengan mengambil contoh daun sebanyak 50 g. Pengembangan model alometrik dilakukan menggunakan analisis regresi non-linier dan terdapat sembilan persamaan yang dieksplorasi untuk mendapatkan model alometrik terbaik, yang terdiri dari fungsi power dan eksponensial. Selanjutnya model terbaik dipilih berdasarkan kriteria: (1) sisaan menyebar acak dan tidak membentuk pola tertentu (homokedastisitas); (2) nilai pvalue < 0.05; (3) nilai Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), dan simpangan baku (RMSE) paling kecil; dan (4) nilai R2 dan R2 terkoreksi (R2adj) paling besar. Model alometrik terbaik akan digunakan untuk menduga potensi biomassa dan karbon jenis Sonneratia spp., sedangkan untuk jenis lainnya menggunakan model alometrik yang telah tersedia. Hasil analisis vegetasi menunjukkan bahwa terdapat 14 jenis tumbuhan mangrove (9 jenis mayor dan 5 jenis minor) yang berasal dari 10 genera dari 8 famili. Rhizophora apiculata mendominasi tingkat semai dan pancang serta Avicennia alba mendominasi tingkat pohon, sedangkan jenis Sonneratia spp. merupakan jenis kodominan pada tingkat pohon. Adapun jenis-jenis penyusunnya memiliki diameter batang berkisar antara 1.2–39.4 cm dengan tinggi tajuk berkisar antara 0.5–17.3 m. Kelas diameter batang 2–5 cm dan kelas tinggi tajuk 0.5–5 m memiliki kerapatan individu terbanyak, yaitu secara berturut-turut sebesar 20 533 ind ha-1 (79.52% dari individu total) dan 21 675 ind ha-1 (83.95% dari individu total). Karakteristik pohon contoh
Keyword: biomassa, biometrika hutan, hutan mangrove, karbon, Sonneratia spp

Judul: Model Pendugaan Biomassa Shore A Leprosula Miq Di Kebun Percobaan Carita
Abstrak: Peningkatan konsen\rasi dati gas efek rumah kaca (CO;:, CH ... N20. HFCs, .PFes, SF6) r1i atmosfer membel'ikan pengaruh besar dalam perubahan iklim yaitu peningkatan tempe'r?1ur atmosfu bumi. Diantara gas efek rumah kaca tersehut. C02 memiliki jumlall yang palh ~ ber1iml'cll. Ekosistem hutan memainkan peranan penting dalam mengurangi perubahan iklim karelUl hutan selain sebagai penyerap karbon, juga dapal b~ran sebagui sumber pengemisi karbon. Biomassa hutan merupalum pendekatan yang relevan untuk menduga besamya !carbon yang tf:nimpan daJam hutan. Secam umum me10de pendugaan biomassa di atas tanah ada dua keJompok (Chapman, 1976) yaitu metode pemanenan (Destructive samplmg) dan me10de tidak langsung (Non destructive sampling). Dengan pertimbangan biaya dan perizinan penebangan pohon maka metode pendugaan biomassa yang bisa digunakan dalam penelitiun ini adal"h metode tidak langsung (hubungan ulometrik) yailU d ..' ngan meneari keterl<.aitan beberapa peubab bebas (dimensi pohon) yang mampu menerangkan peubah tidak bebasnya (biomassa). Pendugaan biornassa itu spesitik untuk setiap jenisnya mab dalam penelitian ini dicoba pendugaan biomassa pohon Shorea leprosula Miq dengan llama Iokal menmti temhaga atau merauti bunga di lokasi Kebun Percohaall Carita. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model terbaik untuk menduga biomassa batang utama,. biomassa bebas c:abang. biomassa. caban&, dan biomassa total pohon Shorea leprosuia Miq melalui pendekatan volume pohon dan kerapatanjenisnya. Pohon model yang digunakan urunk rmnduga biomassa pohon yaitu sebanyak 98 pohon yang diJakukan secara purposive dengan memperhatikan pertumbuhan pobon nomlal d:Ul mewakili senma kelas diameter pollan. kumsi yang digunakall dalam penelitian ini yaitu ada k')fetasi yang MUP tinggi antaTa dimensi-dimensi pobon (diameter, tinggi pobon, diameter tajuk. dan tiugg] tajuk) dengan besamya Liomassa dan nilai rabl-rata b.:rnt jenis kayu hasil pengukuran ini merupakan konstanta. Dimensi-dimensi pabon tersebut secara langsung diukur di lapangan. Untuk ml.'11guji kerapatan kayu pobon meranti tembaga diambil sampd kayu bagian pobon contoh tertentu yang rebah saja (batang dan cabang) lain dihitung kerapatan jeni!>"tlya pada kondisi kering tanur. KerapalaJI kayu meranti tembaga yang diperoleh dalam peneJitirul ini dibandingk.an dengan kerapatan air (Aquodes) akan menghasilkan bent jenis kayo meranti telllhaga dan nilai bernt jenis kayu Illeranti temhaga ini dibandingkan dengan berat jenis kayu meranti tembaga hasil penelilian sebelumny<: (Martawijaya et a1., 1981 dan Oey Djoen Seng, 1990) untuk numgetahui apakah beratjenis ktlyu meranti tembaga ioi termasuk kisar-.tn herat jenis kayo Illetanti tembaga hasil penelitian scbelumnya. Kebun Percobaan Carita memiliki struktur tegakan hUlan a1run yang ditunjukkan dengan kOlldisi tegakan yang beragam, wnW" pohOIl yang beragam, dan pohon yang terdapat i;!i lokasi tersebUl menyebar daJam setiap kelas diarneternya. Arsitektur pohon mera.nti tembaga tenna';ltk dalam model RouI., yang dicirikan dengan perkembangan balang polok monopodial dan Qrtotrc·:'ik. serta cabang pohon yang menerus pada balang pokok (Halle, Oldeman, dan Tomlinson, 1978). Berdasarkan arsitektur pobon rmranti tembaga tersebut maka pengukllran batang ut.1.ma bisa dil:lkdam den.g:II' haik dihandingkan dengan pengukuran cabang Perhitungan biomas..<;a bawIg utmna, biomassa beha.<{ cabang, dan biomassa 1-.>tal POhOJl digunakan 98 pengukuran pohon contoh. sedangkan biornassa cabang digunakan 6"1l: '),JhOll dari keseluruhan pengukuran pohon contoh karena tidak semua pobon contoh pen:abangannya ;-lapat diuiaLr karena ukuran cabangnya yang keeil « 10 em). Semakin besar biomassa setiap bagian pohon maka diameter pohon pun aka'"! se I.o!kjn b(.~d" Peningicatan nilai biomassa bagian poboll tertentu
Keyword: 

Judul: Query Expansion based on Bilingual Dictionary Using Conditional Probability
Abstrak: Query expansion is a technique that can be used to bridge vocabulary gaps between queries and documents in the collection. With query expansion, user will be helped to formulate queries well so that user will optimize the search result. In this study, the expansion term was resulted from the translation of bilingual dictionary. Subsequently, several terms of expansion were elected based on the closeness of its relationship with the original query. This research showed that conditional probability can be used to select expansion term in bilingual translation method query expansion. The result of 1000 documents was more than 97% relevan document can be retrieved by this system. The more expansion term used, the larger number relevan document was retrieved.
Keyword: