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 penaksiran biomassa pohon mahoni (Swietenia macrophylla) di kesatuan pemangkuan hutan Cianjur PT Perhutani Unit III Jawa Barat
Abstrak: Perubahan iklim merupakan salah satu isu global yang berkembang pada saat ini, peningkatan kandungan CO₂ di atmosfer sehingga timbulnya green house effect telah mendorong dikeluarkannya salah satu butir Protokol Kyoto tentang CDM (Clean Development Mechanism) yang mengatur perdagangan reduksi gas rumah kaca. Hutan menyerap CO₂ dari udara dan menyimpannya dalam biomassa hutan sehingga mengurangi kadar CO₂ dalam atmosfer, dengan demikian perlindungan hutan dan reboisasi mempunyai potensi untuk mendapatkan CER (Certified Emmision Reduction) yang dapat diperdagangkan di pasar global. Untuk melaksanakan hal tersebut maka diperlukan kalkulasi kandungan biomassa yang ada di hutan Indonesia. Secara umum pendugaan biomassa dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu secara langsung dengan pemanenan (destructive sampling) dan secara tidak langsung (non destructive sampling) menggunakan persamaan alometrik dan faktor konversi (BEF). Persamaan alometrik adalah pendugaan biomassa dari peubah pohon yang lain yang berhubungan erat dengan besar biomassa pohon tersebut, sedangkan penggunaan faktor konversi BEF adalah penentuan biomassa dengan hanya mendasarkan pada data volume batang yang umum dilakukan pada setiap kegiatan inventarisasi hutan. Pendugaan biomassa secara tidak langsung lebih menguntungkan karena menghemat biaya, waktu dan lebih banyak digunakan untuk menduga biomassa hutan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan nilai BEF (Biomass Expansion Factor) dan model alometrik untuk menduga biomassa bagian atas tegakan mahoni. Model alometrik disusun berdasarkan hipotesis adanya hubungan yang erat antara parameter pohon (diameter dan tinggi) dengan biomassa bagian-bagian pohon tersebut dan biomassa pohon. Penelitian ini dilaksanakan di wilayah RPH Kadupandak BKPH Tanggeung KPH Cianjur PT. Perhutani Unit III Jawa Barat. Pohon contoh yang diambil seluruhnya berjumlah 30 pohon. Pemilihan pohon contoh dilakukan secara purposive dengan memperhatikan keterwakilan sebaran diameter. Pengukuran pohon contoh dilakukan dua tahap, yaitu sesaat sebelum dan sesudah penebangan. Dimensi pohon yang diukur sebelum penebangan adalah diameter setinggi dada (dbh), tinggi total, tinggi bebas cabang dan proyeksi tajuk. Dimensi yang diukur setelah penebangan adalah diameter dan panjang setiap batang utama, cabang beraturan dan tunggak serta berat daun, ranting dan cabang tidak beraturan. Tiap bagian pohon diambil contoh sebanyak 5 ulangan pada pohon yang berbeda. Perhitungan biomassa dilakukan dua cara. Untuk penentuan biomassa daun, biomassa ranting dan biomassa cabang yang bentuknya tidak beraturan dilakukan penimbangan langsung berat basah dan mengkonversinya ke berat kering menggunakan rata-rata kadar air dari contoh yang telah diambil dengan rumus kadar air dalam Haygreen dan Bowyer (1989). Sedangkan untuk penentuan biomassa bagian batang, cabang yang bentuknya beraturan dan tunggak dilakukan dengan pendekatan volume, yaitu mengalikan volume pada tiap bagian pohon dengan nilai rata-rata kerapatan kayu pada bagian pohon tersebut. Untuk menghitung volume batang, cabang beraturan, dan tunggak pada pohon tidak berbanir adalah rumus Smalian (Simon, 1987). Untuk volume tunggak pohon berbanir dihitung dengan membagi tunggak menjadi beberapa seksi, yaitu volume banir dan volume tunggak tanpa banir. Diasumsikan banir berbentuk limas segitiga dan sisa tunggak berbentuk silinder (Kurniawan, 1996)....
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: