kehutanan _peronema_ vol_ 2 no_ 2 sept_ 2006

7/23/2019 Kehutanan _Peronema_ Vol_ 2 No_ 2 Sept_ 2006

http://slidepdf.com/reader/full/kehutanan-peronema-vol-2-no-2-sept-2006 1/41

Peronema

Forest Science Journal

Alamat Penyunting dan Tata Usaha

Departemen Kehutanan - Fakultas Pertanian - Universitas Sumatera Utara Jl. Tri Dharma Ujung No.1 Kampus USU Medan 20155Telp. 061-8220605 Fax. 061-8201920 E-mail: [email protected]

Vol. 2, No. 2, 2006 ISSN: 1829-6343

Penanggung Jawab:

Ketua Departemen Kehutanan

Wakil Penanggung Jawab:

Sekretaris Departemen Kehutanan

Ketua Penyunting:

Onrizal, S.Hut., M.Si.

Wakil Ketua Penyunting:

Nurdin Sulistiyono, S.Hut., M.Si.

Penyunting Pelaksana:

Dr. Ir. Edy Batara M. Siregar, MSDr. Delvian, SP, MP

Oding Affandi, S.Hut, MPRidwanti Batubara, S.Hut, MP

Pindi Patana, S.Hut, M.Sc.

Pelaksana Tata Usaha:

Muhammad Teguh, SE

Peronema


Diterbitkan olehDepartemen Kehutanan

Fakultas PertanianUniversitas Sumatera Utara

Terbit dua kali setahun(April dan September)

Jurnal Kehutanan

Volume 2 No. 2 September 2006

ISSN: 1829 6343



ii

DAFTAR ISI

Vol. 2, No. 2, September 2006 ISSN: 1829-6343

Pengaruh Teknik Penebangan, Sikap Tubuh Penebang, dan Kelerengan

terhadap Efisiensi Pemanfaatan Kayu Mangium ( Acacia mangium Wild )

(The Effect of Felling Technique, Feller Postures, and Slope to Timber Utilization

Efficiency of Acacia mangium Wild) - Sona Suhartana dan Yuniawati -

Efisiensi Teknis Keberhasilan Penanaman dalam Pembangunan Hutan

Tanaman Industri

(Technical Efficiency of Planting Succesful in Industrial Timber Plantation)

- Nur Arifatul Ulya -

Penggunaan Penginderaan Jauh untuk Deteksi Kebakaran Gambutdi Kabupaten Bengkalis Propinsi Riau

(Application of Remote Sensing on Peat Fire Detectionin Bengkalis District Riau Province)

- Achmad Siddik Thoha -

Modifikasi Model Hidrograf Satuan Sintetik Gama 1

di Daerah Aliran Sungai Ciliwung Hulu

(Gama 1 Synthetic Unit Hydrograph Modificationon Upper Ciliwung Watershed)

- Bejo Slamet, Lailan Syaufina, dan Hendrayanto -

Sifat Dasar Perekat Likuida Kayu dari Beberapa Jenis Kayu

(Characteristic of Wood Liquid Adhesives from Several Wood Species)- Iwan Risnasari dan Surdiding Ruhendi -

37

45

53

59

66



Peronema Forestry Science Journal Vol.2, No.2, September 2006, ISSN 1829 6343

37

PENGARUH TEKNIK PENEBANGAN, SIKAP TUBUH PENEBANG, DAN KELERENGAN

TERHADAP EFISIENSI PEMANFAATAN KAYU MANGIUM ( Acacia mangium Wild)

(THE EFFECT OF FELLING TECHNIQUE, FELLER POSTURES, AND SLOPE TO TIMBER

UTILIZATION EFFICIENCY OF Acacia mangium Wild )

Sona Suhartana dan Yuniawati

Pusat Litbang Hasil Hutan-Badan Litbang Kehutanan-Departemen Kehutanan

Jl. Gunung Batu No. 5, PO. BOX. 182 BOGOR 16001

Telp. 0251-633378; Fax: 0251-633413

Abstract

Productivity and timber utilization efficiency (TUE) could increase and production cost could decrease

by implementing the appropriate felling technique and feller postures.The study was carried out at PT.Finnantara Intiga, West Kalimantan on August 2007. The aim of the study was to find out the effects ofslopes ≤ (15% and > 15%), feller postures (squatted, bowed, and stand), and felling techniques(conventional/CLT and lowest possible felling techniques/LPFT) to increasing TUE of mangium. Torecommend a better technique, the two felling techniques have been compared based on productivity,efficiency and production cost by using split plot factorial 2x2x3.The results showed: (1)The highestproductivity and TUE,, the lowest cost production and stump height were reached by implementingLPFT on slope of ≤ 15% with bowed, which each of 18,992 m 3 /hour; 99,4%; Rp 2.691,2/m3; and 9,4 cmrespectively; and (2) Implementing LPFT on slopes of ≤ 15% with bowed can increase TUE about 18,5%equal to benefit of Rp 10.097.528.320/year. This is a chance for a forest company to apply the LPFT.

Keywords: Timber utility efficiency, productivity, production cost, feller posture

Abstrak

Produktivitas, efisiensi pemanfaatan kayu dapat meningkat dan biaya produksi dapat menurun denganmenerapkan teknik penebangan dan sikap tubuh yang tepat pada kondisi kelerengan tertentu.Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2007 di PT Finnantara Intiga Kalimantan Barat dengantujuan untuk mengetahui produktivitas, efisiensi pemanfaatan kayu dan biaya produksi denganmenerapkan teknik penebangan (konvensional, serendah mungkin), sikap tubuh (jongkok,membungkuk, dan berdiri) dan kelerengan (≤ 15%, > 15%). Untuk menetapkan teknik yang disarankandilakukan analisis dengan Rancangan Acak Lengkap (RAL) Faktorial Petak Terbagi ( split plot ) 2x2x3. Hasilpenelitian menunjukkan bahwa: (1) Produktivitas penebangan tertinggi, biaya produksi terendah danefisiensi pemanfaatan kayu tertinggi serta tinggi tunggak terendah dicapai oleh teknik penebanganserendah mungkin dengan sikap tubuh membungkuk pada kelerengan ≤ 15%, yaitu masing-masing

18,992 m3

/jam, Rp 2.691,2/m3

, 99,4%, dan 9,4 cm; (2) Dengan menerapkan teknik penebangan serendahmungkin pada kelerengan ≤ 15% dapat meningkatkan efisiensi pemanfaatan kayu sebesar 18,1% yangsetara dengan tambahan keuntungan Rp 10.097.528.320/tahun. Dengan demikian terbuka peluang bagiperusahaan untuk menerapkan teknik penebangan serendah mungkin.

Kata kunci: Efisiensi pemanfaatan kayu, produktivitas, biaya produksi, sikap tubuh

PENDAHULUAN

Kegiatan penebangan pohonmerupakan langkah awal dari serangkaiankegiatan pemanenan kayu. Hal tersebut dapat

memberikan nilai ekonomi dan perubahankondisi areal bekas tebangan. Salah satu tujuan

penebangan pohon adalah untuk memperoleh

bahan baku bagi industri perkayuan. Dalampelaksanaannya perlu memperhatikan beberapahal, yaitu: (1) teknik penebangan; (2) sikap tubuhpenebang; (3) kondisi kemiringan lapangan; dan

(4) peralatan yang digunakan (Suhartana, et al.,2007).

Selama ini kegiatan penebangan lebih

sering menggunakan teknik penebangan



Pengaruh Teknik Penebangan, Sikap Tubuh Penebang…


38

konvensional. Penebangan konvensional

menghasilkan efisiensi pemanfaatan kayu yangrendah, sedangkan jika diterapkan teknikpenebangan serendah mungkin dapatmenghasilkan pemanfaatan kayu yang tinggi

[Suhartana dan Yuniawati, (2006; 2005); Suhartana,

et al., 2005].Hasil penelitian Suhartana et al. (2007) di

Kalimantan Selatan menyimpulkan bahwa dilihatdari aspek efisiensi pemanfaatan kayu mangium,

teknik penebangan serendah mungkin dengansikap tubuh membungkuk dan jongkok padakelerengan ≤ 15% dan > 15% dapat meningkatkanefisiensi sebesar 14,5% yang setara dengan Rp

5.140.642.080/tahun. Hal ini merupakan tambahankeuntungan bagi perusahaan apabila menerapkanteknik tersebut.

Dalam pelaksanaan penebangan sering

melupakan sikap tubuh penebang yang tepat.Sikap tubuh sebaiknya disesuaikan dengan kondisikemiringan lapangan tempat penebangan. Sikaptubuh penebang yang salah dapat menimbulkankecelakaan kerja sehingga produktivitas menurun,

dan kerusakan kayu karena adanya beban kerja yang berlebihan sehingga penebang mudah lelah yang pada akhirnya hasil tebangan menjadi tidakefisien (Suhartana, et al., 2005).

Acacia mangium (Leguminosae) sebagian

berupa pohon atau perdu dengan tegakannya bisamencapai tinggi 30 m dan diameter 90 cm denganbatang bebas cabang antara 0-15 m. Tanaman ini

tumbuh baik pada tanah yang telah mengalamierosi, bekas perladangan, pada tanah yang lapisanmineralnya tipis dan tanah miskin hara. Mutu kayumangium cukup tinggi sebagai papan kayu, kayulapis, kayu bakar, perabotan rumah tangga, pulp

dan kertas (Bastoni, 2002).Kondisi areal hutan di Indonesia memiliki

kemiringan yang berbeda, sehingga dapatmempengaruhi kualitas kayu yang ditebang.Penebangan di areal dengan kemiringan curamberisiko terhadap terjadinya kerusakan kayu yanglebih besar seperti kayu pecah, kayu belah dan jatuh ke dalam jurang. Penebangan padakemiringan datar dan curam menggunakan teknik yang berbeda sehingga risiko kerusakan kayudapat berkurang.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahuipengaruh teknik penebangan, sikap tubuh dankelerengan terhadap produktivitas, biaya produksidan efisiensi pemanfaatan kayu mangium.

BAHAN DAN METODE

Penelitian dilaksanakan pada bulan

Agustus 2007 di areal kerja HPHTI PT. Finnantara

Intiga, Kabupaten Sanggau, Propinsi Kalimantan

Barat. Dalam RKT tahun 2007, perusahaan

memungut kayu dari areal seluas 9.849 ha

dengan target produksi kayu 1.222.013 m3

terdiri dari jenis kayu mangium. AAC maksimum

sebesar 1.933.575 m3. Sedangkan rata-rata

produksi kayu per tahun adalah 1.082.802 m3.

Harga kayu ini di pasaran lokal adalah Rp

280.000/m3 (Anonim, 2007).

Bahan yang digunakan adalah cat, kuas,

tambang plastik, pita phi, meteran, pengukur

waktu ( stopwatch). Sedangkan alat yang

digunakan adalah alat tulis, komputer dan

chainsaw Stihl tipe MS 270 (alat yang

dioperasikan di lapangan).

Prosedur Penelitian

Penelitian dilaksanakan melalui tahap kegiatan

sebagai berikut:

1. Menetapkan secara purposif satu petak

tebang yang segara akan dilakukan

penebangan.

2. Melaksanakan penebangan dengan teknik

penebangan serendah mungkin (15 cm di

atas permukaan tanah) dan pemanfaatan

batang sampai Ø 5 cm serta penebangan

dengan penebangan konvensional (sesuai

kebiasaan setempat) dengan menerapkan

tiga sikap tubuh penebang (jongkok,

bungkuk, dan berdiri) pada kondisi

kemiringan lapangan ≤ 15% dan >15%

dengan jumlah ulangan 60 pohon.

3. Pengukuran produktivitas, biaya produksi

dan efisiensi pemanfaatan kayu adalah

sebagai berikut:

a). Produktivitas penebangan dihitung

dengan cara mencatat waktu tebang

dengan metode nul-stop dan volume

kayu yang ditebang.

b). Biaya produksi penebangan dengan cara

mencatat semua pengeluaran seperti

pemakaian bahan bakar, oli/pelumas,

upah, produktivitas, biaya penyusutan,

biaya pemeliharaan/perbaikan, bunga,

asuransi dan pajak serta biaya upah.

c). Efisiensi pemanfaatan kayu dengan

mencatat diameter pangkal, diameter

ujung, tinggi pohon, panjang batang

dan tinggi tunggak serta data yang

menunjang.

4. Mencatat data umum sebagai berikut:

keadaan umum lapangan, keadaan umum

perusahaan, dan data penunjang lainnya yang

dikutip dari perusahaan dan wawancara

dengan karyawan.



Pengaruh Teknik Penebangan, Sikap Tubuh Penebang …


39

Pengolahan DataData lapangan berupa produktivitas

penebangan dan efisiensi pemanfaatan kayudiolah ke dalam bentuk tabulasi.1. Produktivitas penebangan dihitung dengan

menggunakan rumus berikut:

Pt = (Vt/Wt)

di mana: Pt = produktivitas penebangan(m3 /jam); Wt = waktu tebang yang efektif (jam); Vt = volumekayu yang ditebang (m3)diperoleh dari:

Vt = 0,25 π D2 L

di mana: π = bilangan bernilai 3,1416; L =panjang batang (m); D =diameter rata-rata (m) diperolehdari: D = 0,5 (Dp+Du) di manaDp = diameter pangkal dan Du= diameter ujung.

2. Efisiensi pemanfaatan kayu dihitung denganmenggunakan rumus berikut:

Ef = (Vp/Vm) x 100%

di mana: Ef = efisiensi pemanfaatan (%); Vp= volume kayu yang dipungut(m3); Vm = volume kayu yangseharusnya dapat dimanfaatkan(m3).

3. Biaya penebangan, penyaradan, muat-

bongkar dan pengangkutan dihitung denganmenggunakan rumus dari FAO (Anonim,1992) sebagai berikut:BT = (BP + BA + BB + Pj + BBB + BO +

BPr + UP)/Pt;BP = (H x 0,9)/UPA; BA = (H x 0,6 x 3%)/JT;

BB = (H x 0,6 x 18%)/JT; Pj = (H x 0,6x 2%)/JT; BBB =0,20 x HP x 0,54 xHBB;

BPr = 1,0 x BP; BO = 0,1 x BBBdi mana: BT = Biaya penebangan (Rp/m3);

BO = Biaya oli/pelumas (Rp/jam); H = Harga alat

(Rp); Bp = Biaya penyusutan (Rp/jam); PT =produktivitas penebangan (m3 /jam); BA = Biayaasuransi (Rp/jam); Up = Upah pekerja (Rp/jam); BB= Biaya bunga (Rp/jam); Pj = Biaya pajak (Rp/jam);BBB = Biaya bahan bakar (Rp/jam); Bpr = Biayapemeliharaan (Rp/jam); HBB = Harga bahan

bakar (Rp/liter); UPA = Umur pakai alat (jam); JT= Jam kerja alat per tahun (jam); BBB =Biayabahan bakar; HP = Besar daya.

Analisis DataKedua teknik penebangan dibandingkan,

dengan mempertimbangkan aspek produktivitas danefisiensi pemanfaatan kayu serta biaya dilakukandengan RAL Faktorial Petak Terbagi 2 x 2 x 3(Steel dan Torrie, 1980).

A 1 A 2 B1 B2 B1 B2

C

1

C

2

C

3

C

1

C

2

C

3

C

1

C

2

C

3

C

1

C

2

C

3

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 23 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 34 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 45 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

Di mana: A = teknik penebangan, A 1 = serendahmungkin, A 2 = konvensional, B = kelerengan,B1= ≤ 15%, B2 = > 15%, C = sikap tubuh, C1 = jongkok, C2 = membungkuk dan C3 = berdiri;Ulangan masing-masing 5 pohon; Jumlah pohoncontoh = 2 x 2 x 3 x 5 = 60 pohon

HASIL DAN PEMBAHASAN

Produktivitas PenebanganProduktivitas penebangan konvensional

pada kelerengan ≤ 15% dan >15% dengan sikaptubuh jongkok, membungkuk, dan berdiri dapatdilihat pada Tabel 1 dan 2. Tabel 1 dan 2menunjukkan bahwa produktivitas penebanganpada kelerengan ≤ 15% dan > 15% denganpenebangan konvensional sangat beragam.

Tabel 1. Rata-rata produktivitas dan efisiensi penebangan konvensional pada kelerengan≤ 15% Aspek V8 cm

(m3)Waktu tebang

(Jam)Produktivitas,

m3 /jamEfisiensi

(%)Tinggi

tunggak(cm)

Δ V8-V5cm(m3)

I. Jongkok (N = 5)

Kisaran 0,265-0,413 0,018-0,032 11,813-17,813 72,8-86,9 18,0-20,2 0,049-0,093

Rata-rata 0,352 0,024 14,678 81,3 19,2 0,073

II. Membungkuk (N = 5)

Kisaran 0,249-0,424 0,021-0,025 14,619-18,952 81,8-84,1 19,2-21,2 0,042-0,075

Rata-rata 0,347 0,021 16,513 83,1 20,1 0,065

III. Berdiri (N = 5)

Kisaran 0,283-0,414 0,021-0,032 12,438-14,786 78,9-90,0 18,2-22,1 0,045-0,069

Rata-rata 0,351 0,026 13,314 85,2 20,2 0,061

Keterangan: V 8 cm = Volume kayu sampai batas diameter 8 cm;Δ

V8-V5 cm = Selisih volume antara volume panjang batangdiameter 8 cm dengan 5 cm; N = Banyak ulangan; Sebaran diameter=14,6-21,3





40

Pada kelerengan ≤ 15% dengan sikap

tubuh membungkuk menghasilkan rata-rataproduktivitas yang lebih tinggi daripada duasikap tubuh lainnya yaitu 16,513 m3 /jamsedangkan pada kelerengan >15% dengan sikap

tubuh membungkuk menghasilkan rata-rata

produktivitas 15,363 m3 /jam. Produktivitas yangtinggi terjadi karena pada teknik penebangankonvensional pada umumnya operator tidakmemperhatikan tinggi tunggak minimal tapidisesuaikan dengan kebiasaan tinggi tunggak yang mereka hasilkan atau ditetapkanperusahaan, sikap tubuh membungkuk dapatmenghasilkan tinggi tunggak yang merekainginkan dan kondisi kelerengan yang sedangmemungkinkan menggunakan sikap tubuhmembungkuk bagi operator chainsaw. Operatormerasa nyaman dan aman bekerja dengan sikap

tersebut sehingga pekerjaan dapat diselesaikandengan waktu yang cepat yaitu rata-rata 0,021 jamper pohon. Jika dilihat dari penggunaan sikap tubuh jongkok dan berdiri maka waktu yang dapatdiselesaikan dengan sikap membungkuk paling cepat.

Pada kelerengan > 15% dengan sikaptubuh membungkuk menghasilkan rata-rataproduktivitas yang lebih tinggi daripadamenggunakan sikap tubuh jongkok dan berdiri

yaitu 15,363 m3 /jam. Padahal kelerengan > 15%merupakan topografi agak curam. Tetapi nilairata-rata tersebut lebih rendah daripada nilai rata-ratapada kelerengan ≤ 15%. Dapat dikatakan bahwa

terjadi penurunan produktivitas penebangan. Hal inidisebabkan volume kayu yang dapat ditebanglebih rendah yaitu rata-rata 0,342 m3 dibanding

0,347 m3. Walaupun operator chainsaw merasanyaman dan aman dengan sikap tubuhmembungkuk tetapi dengan kondisi kelerengan> 15% (agak curam) menjadi kesulitan tersendiribagi operator sehingga volume kayu yang dapat

ditebang lebih rendah daripada penebangan

pada kelerengan ≤ 15%. Dilihat dari rata-rataproduktivitas penebangan teknik penebangankonvensional pada kelerengan ≤ 15% dan > 15%dengan sikap tubuh membungkuk maka dapat

dikatakan bahwa kegiatan penebangan pada

kelerengan > 15% memiliki kesulitan yangberarti bagi operator chainsaw karena semakintinggi kelerengan maka tingkat kesulitan yangdihadapi akan semakin besar. Hal ini dapatdipahami karena energi yang dikeluarkansemakin besar sehingga ada rasa tidak nyamandan kurang aman akibatnya bekerja dengankondisi penuh kekhawatiran sehinggaproduktivitas menurun.

Hasil pengukuran produktivitas kerjadan efisiensi pemanfaatan kayu dengan teknikpenebangan serendah mungkin pada kelerengan

≤ 15% dan > 15% dengan sikap tubuh jongkok,membungkuk dan berdiri disajikan pada Tabel 3dan 4. Namun pada kelerengan ≤ 15% denganteknik penebangan serendah mungkin sangatberagam. Pada kelerengan ≤ 15% dengan sikaptubuh membungkuk menghasilkan rata-rataproduktivitas yang lebih tinggi daripada duasikap tubuh lainnya yaitu 18,991 m3 /jamsedangkan pada kelerengan >15% dengan sikap

tubuh membungkuk menghasilkan rata-rataproduktivitas 18,021 m3 /jam. Penebangan padakelerengan ≤ 15% dihasilkan rata-rataproduktivitas dengan sikap tubuh membungkuk

lebih tinggi, hal ini dikarenakan kondisikelerengan yang sedang, yang memungkinkanmenggunakan sikap tubuh membungkuk bagi

operator chainsaw. Operator merasa nyaman danaman bekerja dengan sikap tersebut sehinggapekerjaan dapat diselesaikan dengan waktu yangcepat yaitu rata-rata 0,023 jam per pohon.

Tabel 2. Rata-rata produktivitas dan efisiensi penebangan konvensional pada kelerengan > 15%

Aspek V8 cm(m3)

Waktu tebang (Jam)

Produktivitas,m3 /jam

Efisiensi (%)

Tinggitunggak

(Cm)

Δ V8-V5cm

(m)

I. Jongkok (N = 5)

Kisaran 0,338-0,449 0,026-0,032 12,519-14,520 83,1-87,3 18,2-22,1 0,045-0,069

Rata-rata 0,381 0,028 13,518 85,2 20,2 0,061


Kisaran 0,296-0,377 0,019-0,025 14,227-16,579 82,0-87,2 19,4-22,3 0,040-0,064

Rata-rata 0,331 0,022 15,363 85,0 21,2 0,053


Kisaran 0,313-0,382 0,022-0,029 12,074-14,227 81,5-85,8 29,1-33,2 0,052-0,068

Rata-rata 0,342 0,026 13,124 83,3 31,2 0,060

Keterangan: V 8 cm = Volume kayu sampai batas diameter 8 cm; Δ V8-V5cm = Selisih volume antara volume panjang batang

diiameter 8 cm dengan 5 cm; N = Banyak ulangan; Sebaran diameter = 15,9-20,0 cm





41

Jika dilihat dari penggunaan sikap tubuh

jongkok dan berdiri maka waktu yang dapatdiselesaikan dengan sikap membungkuk palingcepat.

Pada kelerengan > 15% dengan sikap

tubuh membungkuk menghasilkan rata-rata

produktivitas yang lebih tinggi daripadamenggunakan sikap tubuh jongkok dan berdiri yaitu 18,021 m3 /jam. Padahal kelerengan > 15%merupakan topografi agak curam. Tetapi nilaitersebut lebih rendah daripada nilai padakelerengan ≤ 15%. Walaupun operator chainsawmerasa nyaman dan aman dengan sikap tubuhmembungkuk tetapi dengan kondisi kelerengan> 15% menjadi kesulitan tersendiri bagioperator sehingga waktu tebang lebih lamadaripada penebangan pada kelerengan ≤ 15%.Kesulitan yang terjadi disebabkan operator

chainsaw belum terbiasa untuk melakukanpenebangan. Hal ini dapat memicu kondisiemosi pekerja menjadi meningkat. Kondisi inidapat mempengaruhi laju denyut jantungberdetak lebih cepat. Akibatnya energi yang

dikeluarkan pekerja bertambah besar. Sistemkerja jantung mempengaruhi emosi manusia.Kondisi emosi yang meningkat menyebabkan

energi yang dikeluarkan semakin bertambahbesar. Dilihat dari rata-rata produktivitas teknikpenebangan serendah mungkin pada kelerengan≤ 15% dan > 15% dengan sikap tubuhmembungkuk maka dapat dikatakan bahwakegiatan penebangan pada kelerengan > 15%

membuat operator chainsaw merasa tidaknyaman dan kurang aman sehingga bekerjadengan kondisi penuh kekhawatiran dan kecemasan yang memungkinkan produktivitas menjadi menurun.

Hasil uji rancang acak lengkap faktorialdengan pola petak terbagi yang membandingkanproduktivitas penebangan pada kelerengan ≤ 15% dan > 15% dengan sikap tubuh jongkok,membungkuk dan berdiri serta penebangankonvensional dan teknik penebangan serendahmungkin disajikan pada Tabel 5 di mana Fhitung (111,67) atau P (0,0001) artinya bahwa

pada kelerengan ≤ 15% dan > 15%, teknikpenebangan serendah mungkin sikap tubuhmembungkuk berpengaruh sangat nyataterhadap produktivitas penebangan.

Produktivitas tertinggi dalam penelitianini dicapai oleh teknik penebangan serendahmungkin pada kelerengan ≤ 15% dan sikaptubuh membungkuk yaitu 18,992 m3 /jam.

Tabel 3. Rata-rata produktivitas dan efisiensi teknik penebangan serendah mungkin pada kelerengan≤ 15%

Aspek V5 cm

(m3

)

Waktu tebang

(Jam )

Produktivitas,

m3

/jam

Efisiensi

(%)

Tinggi tunggak

(cm)I. Jongkok (N = 5)

Kisaran 0,360-0,475 0,023-0,032 16,839-18,913 99,1-99,4 9,2-11,0

Rata-rata 0,415 0,028 17,659 99,3 10,5


Kisaran 0,361-0,408 0,022-0,025 18,160-19,773 99,3-99,6 8,4-11,0

Rata-rata 0,382 0,023 18,991 99,4 9,4


Kisaran 0,316-0,427 0,024-0,032 15,269-18,333 98,9-99,2 13,1-16,2

Rata-rata 0,382 0,027 16,852 99,1 14,5

Keterangan: V 5 cm = Volume kayu sampai batas diameter 5 cm; N = Banyak ulangan; Sebaran diameter = 17,0-21,4 cm.

Tabel 4. Rata-rata produktivitas dan efisiensi teknik penebangan serendah mungkin pada kelerengan > 15%

Aspek V5 cm(m3)

Waktu tebang (Jam )

Produktivitas,m3 /jam

Efisiensi (%)

Tinggi tunggak(cm)

I. Jongkok (N = 5)

Kisaran 0,397-0,425 0,027-0,030 15,063-17,481 99,0-99,4 10,1-15,1

Rata-rata 0,407 0,029 16,489 99,2 12,6


Kisaran 0,384-0,420 0,025-0,028 17,179-19,269 99,0-99,2 11,3-14,0

Rata-rata 0,401 0,026 18,021 99,1 12,5


Kisaran 0,397-0,454 0,027-0,030 15,807-17,333 99,0-99,2 10,0-13,1

Rata-rata 0,415 0,029 16,896 99,1 11,5

Keterangan: V 5 cm = Volume kayu sampai batas diameter 5 cm; N = Banyak ulangan; Sebaran diameter= 19,1-21,1 cm





42

Tabel 5. Analisis keragaman terhadap produktivitas penebangan, biaya, dan efisiensi pemanfaatan kayu

Sumber keragaman db Rincian

Produktivitas tebang Biaya produksi Efisiensi pemanfaatan kayu

F hit P F hit P F hit P

Petak utama

Teknik tebang, A

Sisa-I

19

40

111,67 0,0001 130,36 0,0001 849,48 0,0001

Petak sekunder

Kelerengan, B

Interaksi/, AxB

Sisa-II

1

1

8

6,97

0,05

0,0117

0,8169

98,60

4,93

0,0001

0,321

1,39

1,84

0,2452

0,1827

Petak sekunder

Sikap tubuh, C

Interaksi, AxBxC

Sisa-III

2

2

8

20,32

0,02

0,0001

0,9840

17,64

0,00

0,0001

0,9973

0,27

2,80

0,7652

0,0729

Rata-rata

- Satuan

- CV

- D 0,05

15,951

m3 /jam

7,045

2,858

3.261,495

Rp/m3

7,819

2,858

91,498

%

2,237

2,858

Total 59

Keterangan: P = Peluang; D 0,05 = Nilai kritis uji jarak beda nyata jujur (BNJ) pada taraf 5%; CV = Koefisien keragaman

Sedangkan pada penelitian Suhartana & Yuniawati (2006) di Kalimantan Timur produktivitastertinggi dicapai oleh pemanenan konvensionaldengan sikap tubuh membungkuk yaitu 14,275

m3 /jam. Hal ini dapat terjadi karena dalam penelitianini operatornya cepat tanggap dalam menerapkanteknik penebangan serendah mungkin. Dengandemikian hasil penelitian ini ternyata lebih baik.

Biaya Produksi Penebangan

Biaya penebangan per m3 dapat dihitungmelalui biaya kepemilikan dan pengoperasian alat

sebagai berikut: (1) Harga 1 alat = Rp 5.500.000/unit;(2) umur pakai alat = 1 tahun = 1.000 jam; (3) Asuransi = 3%/tahun; (4) Bunga bank = 18%/tahun; (5)Pajak = 2%/tahun; (6) Harga bensin = Rp 7.000/liter;(7) Upah operator dan pembantu = Rp 300.000//hari;(8) Jam kerja/hari = 8 jam; (9) Besar daya 3,5 HP.

Dari data biaya tersebut kemudian dapatdihitung komponen biaya yang disajikan pada Tabel6. Besarnya masing-masing biaya produksipenebangan dengan cara membagi total biaya usahadengan produktivitas masing-masing dan disajikanpada Tabel 7.

Tabel 6. Komponen biaya penebangan (Rp/jam)

Komponen biaya Jumlah (Rp/jam)Biaya penyusutan Biaya asuransiBiaya bungaBiaya pajakBiaya bahan bakar Biaya Oli/pelumas Biaya perbaikan/pemeliharaan Biaya upah

4.95099

59466

2.646264

4.95037.500

Total biaya usaha 51.069

Tabel 7. Biaya penebangan kayu

Sikap tubuh Produktivitas,

m3 /jam

Biaya tebang

( Rp/m3) I. Kelerengan ≤ 15% Penebangan konvensional

Jongkok Membungkuk Berdiri

14,67816,51313,314

3.531,23.116,83.849,6

II. Kelerengan ≤ 15% Teknik penebangan serendahmungkin

JongkokMembungkuk Berdiri

17,65918,99116,852

2.898,32.691,23.043,1

III. Kelerengan > 15% Penebangan konvensional JongkokMembungkukBerdiri

13,51815,36313,124

3.790,53.332,43.910,4

IV. Kelerengan > 15% Teknik penebangan serendahmungkin

Jongkok

MembungkukBerdiri

16,489

18,02116,896

3.106,3

2.839,03.029,4





43

Tabel 7 menunjukkan bahwa teknik

penebangan serendah mungkin pada kelerengan≤ 15% dan >15% dengan sikap tubuhmembungkuk menghasilkan biaya produksiterendah, yaitu sebesar masing-masing Rp

2.691,2/m3 dan Rp 2.839,0/m3. Rendahnya biaya

produksi penebangan teknik penebanganserendah mungkin pada dua kelerengan tersebutkarena tingginya produktivitas yang dihasilkanmasing-masing yaitu 18,991 m3 /jam dan 18,021m3 /jam. Produktivitas yang tinggi dapat menekanpengeluaran biaya produksi. Dengan demikiandapat dikatakan bahwa pemilihan teknikpenebangan dan sikap tubuh yang tepatdisesuaikan dengan kondisi kelerengan dapatmenekan biaya produksi penebangan. Haltersebut dikarenakan produksi yang dihasilkantinggi terutama waktu penebangan yang

dibutuhkan cepat dan volume kayu yangditebang tinggi.Hasil uji rancangan acak lengkap

faktorial dengan pola petak terbagi pada Tabel 5menunjukkan bahwa F hitung (17,64) atau P(0,0001) yang diartikan bahwa kelerengan ≤ 15%dan > 15%, teknik penebangan serendahmungkin serta sikap tubuh membungkukmemberikan pengaruh sangat nyata terhadapbiaya produksi tebang.

Efisiensi Pemanfaatan Kayu

Rata-rata efisiensi pemanfaatan kayu

pada kelerengan ≤ 15% dengan penebangankonvensional dan teknik penebangan serendahmungkin masing-masing adalah 81,3% (jongkok)dan 99,4% (bungkuk) selisih 18,1%. Sedang padakelerengan >15% dengan penebangankonvensional dan teknik penebangan serendahmungkin masing-masing sebesar 83,3% (berdiri)dan 99,2% (jongkok) dengan selisih 15,9%.

Adanya perbedaan tersebut berasal dari volume panjang batang yang dimanfaatkan sertatinggi tunggak yang ditinggalkan, yaitu padakelerengan ≤ 15% berasal dari selisih panjangbatang yang dimanfaatkan 0,073 m3 (17,4%) dan9,8 cm (0,003 m3 = 0,7%) berasal dari selisihtinggi tunggak. Sedangkan pada kelerengan>15% besaran tersebut masing-masing adalah0,061 m3 (14,5%) dari panjang batang dan 18,6cm (0,006 m3 = 1,4%) berasal dari tunggak.

Dengan menerapkan teknikpenebangan serendah mungkin pada kelerengan

≤ 15% dan sikap tubuh bungkuk dapatmeningkatkan efisiensi pemanfaatan kayusebasar 18,1% dan pada kelerengan >15%

dengan sikap tubuh jongkok peningkatantersebut sebesar 15,9%. Dengan demikian dari

aspek efisiensi pemanfaatan kayu ternyatateknik penebangan serendah mungkin lebih baik

daripada penebangan konvensional. Hal ini

diperkuat dari hasil perhitungan analisis ujirancangan acak lengkap faktorial dengan polapetak terbagi yang menghasilkan F hitung(849,48) atau P (0,0001) merupakan perbedaan

yang sangat nyata.

Dari hasil perhitungan efisiensipemanfaatan kayu di atas dapat dikatakanbahwa dengan teknik penebangan serendahmungkin pada kelerengan ≤ 15% dengan sikaptubuh membungkuk dapat meningkatkanefisiensi pemanfaatan kayu sebesar 18,1%.Berdasarkan data lapangan dan kutipan darikantor perusahaan, rata-rata produksi kayu pertahun adalah 1.082.802 m3 dengan luas petaktebang 9.849 ha. Atas dasar teknik penebangan yang biasa dilakukan perusahaan dengan sikaptubuh membungkuk dan jongkok dan adanya

peningkatan pemanfaaatan kayu 18,1% makapihak perusahaan akan mendapatkankeuntungan tambahan berupa kenaikan produksiper tahun sebesar 18,1% x 1.082.802 m3 =195.987,2 m3 /tahun dengan harga kayu Rp280.000/m3. Apabila keuntungan yang layak bagiperusahaan 20% (Rp 56.000/m3), makaperusahaan akan mendapatkan tambahankeuntungan sebesar 195.987,2 m3 /tahun x Rp56.000/m3 = Rp 10.097.528.320/tahun. Melihatkeuntungan yang akan diperoleh pihakperusahaan jika menggunakan teknikpenebangan serendah mungkin dengan sikap

tubuh membungkuk maka terbuka peluang bagiperusahaan untuk menerapkan teknik tersebut.

Apabila dibandingkan dengan hasilpenelitian Suhartana & Yuniawati (2006) yangmenunjukkan bahwa dengan menerapkan teknikpenebangan serendah mungkin, sikap tubuh jongkok dapat meningkatkan efisiensipemanfaatan kayu sebesar 15,2%, maka hasilpenelitian ini ternyata lebih baik.

KESIMPULAN

1. Produktivitas penebangan tertinggi, biayaproduksi terendah dan efisiensi pemanfaatankayu tertinggi serta tunggak terendahdicapai oleh teknik penebangan serendahmungkin dengan sikap tubuh membungkukpada kelerengan ≤ 15%, yaitu masing-masing

18,992 m3 /jam, Rp 2.691,2/m3, 99,4%, dan 9,4cm.

2. Dengan menerapkan teknik penebanganserendah mungkin pada kelerengan ≤ 15%dapat meningkatkan efisiensi pemanfaatan

kayu sebesar 18,1% yang setara dengantambahan keuntungan Rp 10.097.528.320/tahun.





44

DAFTAR PUSTAKA

Anonim, 1992. Cost Control in Forest Harvesting

and Road Construction. FAO ForestryPaper No. 99, FAO of the UN. Rome.

______, 2007. Rencana Kerja Tahunan tahun2007. PT Finnantara Intiga. Pontianak.

Bastoni, B. 2002. Ketebalan dan Tingkat Dekomposisi Alami Serasah Daun Acacia Mangium. PT Pradya Muda. Jakarta.

Steel, R.G.D and J.H. Torrie. 1980. Principles and Procedures of Statistics. McGraw-HillBook Co., Inc. New York. 633 pp.

Suhartana, S., Yuniawati & D. Tinambunan.

2005. Peningkatan Pemanfaatan Kayu Rasamala dengan Perbaikan Teknik

Penebangan dan Sikap Tubuh Penebang:Studi Kasus di KPH Cianjur, Perhutani Unit

III, Jawa Barat . Jurnal Penelitian Hasil

Hutan 23(5):349-361, Oktober 2005.Pusat Penelitian dan PengembanganHasil Hutan. Bogor.

Suhartana, S dan Yuniawati. 2005. Meningkatkan Produksi Kayu Pinus Melalui Penebangan

Serendah Mungkin: Studi Kasus di KPHSumedang, Perum Perhutani Unit III Jawa

Barat. Info Hasil Hutan 11(2):87-96.Pusat Penelitian dan Pengembangan

Hasil Hutan Bogor. Bogor.

Suhartana, S dan Yuniawati. 2006. PengaruhTeknik Penebangan dan Sikap Tubuh

Penebang terhadap Peningkatan Pemanfaatan Kayu Gmelina Arborea: Studi Kasus di HPHTI PT Surya Hutani Jaya

Kalimantan Timur. Rimba Kalimantan11(2):99-104. Fakultas Kehutanan,Universitas Mulawarman. Samarinda.

Suhartana, S., Sukanda, Yuniawati & Dulsalam.

2007. Peningkatan Produksi Penebangandan Kajian Peralatan Pemanenan padahutan Tanaman. Laporan Hasil Penelitiantahun 2007. Pusat Penelitian danPengambangan Hasil Hutan. Bogor.




45

EFISIENSI TEKNIS KEBERHASILAN PENANAMAN DALAM PEMBANGUNAN HUTAN

TANAMAN INDUSTRI

(TECHNICAL EFFICIENCY OF PLANTING SUCCESSFUL IN INDUSTRIAL TIMBER

PLANTATION)

Nur Arifatul Ulya

Balai Penelitian dan Pengembangan Hutan Tanaman Palembang Jl. Kol. H. Burlian Km. 6,5 Punti Kayu, Palembang

Abstract

The continuously decreasing share of forestry sector in national economics needs to follow byincreasing of forest production and productivity. The limited forest production area forces the use of

efficient management to guarantee sustained yield without endangering forest conservation area.Existence of efficiency principle in forest management will drive to a sustainable production in such alimited concessionaire of production forest. The research was conducted to identify some factors thataffect the production level of industrial timber plantation and identify the level of technical efficiencyof industrial timber plantation’s management. An econometric approach based on Cobb-Douglasproduction function used to identify the aim of the research. The size of planting realization thatbecome output of production activity estimated affected by the size of planting target, seedling,fertilizer, herbicide and labor both employee and daily worker. The results show that productionfactors that statistically significant affect the production are the size of plantation area, herbicide andlabor (employee). Seedling, labor (daily worker) and fertilizer become production factors thatstatistically not significant to affect the production of plantation forest. The production factors (inputs)combination to produce production (output) have not meet technically efficient category, because thiscombination have decreasing returns to scale.

Keywords: Cobb-Douglas, industrial timber plantation, technical efficiency

Abstrak

Penurunan peranan sektor kehutanan dalam perekonomian nasional secara terus menerus perluditindaklanjuti dengan peningkatan produksi dan produktivitas. Terbatasnya kawasan hutan produksimendorong perlunya pengelolaan yang efisien agar kelestarian hasil tercapai tanpa harus mengancamkawasan konservasi. Diharapkan dengan adanya efisiensi dalam pengelolaan HTI maka luas arealkonsesi yang terbatas HTI dapat berproduksi secara lestari. Tujuan penelitian ini adalah mengetahuifaktor-faktor yang mempengaruhi tingkat produksi dan tingkat efisiensi teknis HTI. Pendekatanekonometrika yang berangkat dari fungsi produksi Cobb-Douglas digunakan sebagai kerangka analisis.Output (luas realisasi penanaman) diduga dipengaruhi oleh luas target penanaman, bibit, pupuk,herbisida dan tenaga kerja baik yang karyawan maupun buruh. Hasil estimasi menunjukkan faktorproduksi yang secara statistik berpengaruh terhadap produksi HTI PT. Musi Hutan Persada adalah luasareal yang harus ditanami, herbisida dan tenaga kerja yang berupa karyawan. Faktor produksi yangberupa jumlah bibit, tenaga kerja yang berupa buruh dan pupuk tidak signifikan mempengaruhiproduksi. Kombinasi penggunaan input (faktor produksi) dalam berproduksi berada pada kondisibelum efisien secara teknis karena berada pada posisi decreasing returns to scale.

Kata kunci: Cobb-Douglas, efisiensi teknis, hutan tanaman industri

PENDAHULUAN

Undang-Undang No. 41 Tahun 1999tentang Kehutanan menyatakan bahwa hutanproduksi merupakan salah satu fungsi hutan

yang ditetapkan oleh pemerintah dalam tata

guna hutan di Indonesia. Salah satu hasil hutan yang masih merupakan produk utama dari hutanadalah kayu. Kayu merupakan bahan baku bagi

industri kehutanan yang sampai saat ini masihmampu menghasilkan devisa bagi Indonesia,

meskipun peranannya semakin menurun jika



Efisiensi Teknis Keberhasilan Penanaman dalam Pembangunan…


46

dibandingkan tahun 1970-an. Bersamaan dengan

itu, kemampuan hutan alam produksi yangdikelola dalam bentuk konsesi HPH untukmemasok bahan baku bagi industri kehutanansemakin menurun. Hal ini mendorong

pemerintah untuk menggalakkan pembangunan

Hutan Tanaman Industri (HTI). HTI dibangundalam rangka meningkatkan potensi dan kualitashutan produksi dengan menerapkan sistemsilvikultur intensif. Sasaran utama pembangunanhutan tanaman industri adalah merehabilitasikawasan hutan produksi yang rusak dan tidakproduktif, dan kayu hasil rehabilitasi harusdiproses oleh pabrik (proses nilai tambah) danbarang akhir hasil proses produksi pabrik harusdapat menghasilkan devisa.

Dari kegiatan pembangunan HTI, dari standing stock yang ada kemampuan HTI

menghasilkan kayu adalah hanya 1/3 darikebutuhan industri (Hartono, 2002). Disisi lain, jika diamati kondisi saat ini, HTI yang masihmampu bertahan adalah HTI “besar” yangdidukung oleh pemodal kuat dan luas arealnyamencapai ratusan ribu hektar yang masih terusberusaha melakukan ekspansi luas. Ekspansi luasareal konsesi secara terus menerus pada suatusaat akan dihadapkan pada kendala berupa

terbatasnya luas kawasan hutan produksi. Hal iniakhirnya bisa berdampak pada terjadinyakonversi kawasan hutan konservasi menjadikawasan hutan produksi yang bisa merupakan

ancaman bagi kelestarian hutan.Kondisi ini menuntut suatu pengelolaan

HTI yang mempertimbangkan efisiensi. Denganterbatasnya kawasan hutan produksi maka

diperlukan pengelolaan yang efisien agar dalam jangka panjang kelestarian hasil tercapai tanpaharus mengancam kawasan konservasi.

Tujuan penelitian ini adalah untuk

mengetahui faktor-faktor yang berpengaruhterhadap tingkat produksi yang telah dicapai HTIdan tingkat efisiensi teknis dari HTI. Pembatasanpenelitian pada efisiensi teknis dilakukan karenaoutput yang digunakan dalam penelitian inimerupakan luas realisasi penanaman yang tidakdapat dirupiahkan.

METODE PENELITIAN

Lokasi dan Waktu

Kegiatan penelitian dilakukan di PT.Musi Hutan Persada (MHP) yang berlokasi diKabupaten Muara Enim, Propinsi Sumatera

Selatan. Pengambilan data dilakukan pada bulan Juni tahun 2005.

Data yang digunakan untuk keperluan

analisis dalam penelitian ini adalah datasekunder yang bersumber dari Rencana

Operasional, Rencana Kerja AnggaranPerusahaan (RKAP), Standar Prosedur Operasidan data sekunder yang bersumber darimanajemen PT. MHP. Data yang diperlukanuntuk melakukan analisis terdiri dari data luastarget dan realisasi dari kegiatan penanaman,

jumlah tenaga kerja, penggunaan bibit, pupukdan herbisida.

Analisis Data

Secara umum dalam penelitianpertanian yang menggunakan fungsi produksiCobb-Douglas membagi Peubah bebas yangdianggap berpengaruh terhadap tingkatproduksi dalam tiga kelompok utama, yaitutanah, modal dan tenaga kerja (Soekartawi,2002). Schmidt (1986) dan Wu (1994) sepertidikutip Hartono (2002) menyatakan bahwa skala

usaha, jenis perusahaan (seperti swasta vspemerintah, lokal vs asing) lokasi, dan lain-lainmerupakan Peubah-Peubah yang secara luasdiketahui mempunyai efek signifikan terhadaptingkatan efisiensi di sektor pertanian.

Dalam penelitian ini, Peubah yangdiduga berpengaruh terhadap produksi adalahtanah, tenaga kerja (karyawan dan buruh), bibit, jumlah pupuk dan herbisida. Alasan pemilihanPeubah adalah sebagai berikut:

1)

ProduksiUntuk tanaman tahunan seperti

tanaman perkebunan, produksi dapat jugadinyatakan dalam luas penanaman (Mukani,

1986). Battese dan Coelli (1995), Battese et al. (1996) dan Ngweya et al. seperti yang dikutipHartono (2002) menyatakan bahwa salah satuukuran output yang dapat digunakan untukmengukur efisiensi teknis adalah luaspenanaman. Dalam penelitian ini produksidiwakili oleh luas areal yang dapat ditanami ataudengan kata lain adalah luas realisasi penanaman yang dinyatakan dalam hektar.

2) TanahFaktor produksi tanah dapat dinyatakan

dalam luas areal tanam dan ada pula yangmenggunakan luas areal panen dengan satuanhektar (Bungi, 2003). Tanah atau lahan dalampenelitian ini diwakili oleh luas areal tanamdalam satuan hektar, atau dengan kata lainadalah target penanaman yang dinyatakan dalamhektar. Target penanaman dalam hal ini

merupakan total luas penanaman yang harusditanami berdasarkan rencana jangka panjangperusahaan yang disetujui oleh pemerintah,dalam hal ini Departemen Kehutanan (Hartono,

2002).





47

Peubah ini dipilih karena berkaitan erat

dengan output yang digunakan dalam penelitianini, yaitu luas realisasi penanaman. Selain itu,luas areal yang harus ditanami erat kaitannyadengan skala usaha HTI (luas areal konsesi HTI)

dan mempengaruhi efisien atau tidaknya suatu

usaha pertanian.

3) Tenaga KerjaTenaga kerja yang dimaksud dalam

penelitian ini dibagi menjadi dua, yaitu buruhharian dan karyawan perusahaan. Pembagiantenaga kerja ini dilakukan karena rangkaianpekerjaan dalam kegiatan penanaman mulai daripembibitan sampai penanaman sebagian besardiborongkan kepada buruh harian dandiasumsikan terdapat perbedaan keterampilandan jenis pekerjaan di lapangan antara tenaga

kerja yang berupa buruh harian dan karyawanperusahaan. Karena berbagai keterbatasan,dalam penelitian ini satuan yang digunakanadalah jumlah orang.

4) ModalUntuk pertanian, modal yang digunakan

dalam berproduksi adalah pupuk, bibit,peralatan pertanian (bajak, cangkul, traktor) danlain-lain, baik dalam bentuk unit maupunkonversinya dalam bentuk uang (Soekartawi,2002). Dalam penelitian ini, modal yangdigunakan dalam berproduksi adalah jumlah

bibit, jumlah pupuk dan herbisida. Sedangkanperalatan yang digunakan tidak diperhitungkankarena untuk kasus PT. MHP, pekerjaanpenanaman diborongkan pada tenaga buruhdengan alat sederhana berupa cangkul, parangdan alat angkut bibit seperti kendaraan bakterbuka.

Faktor Produksi yang Berpengaruh terhadap

Produksi HTI

Penentuan faktor yang berpengaruhterhadap produksi HTI dilakukan denganmenggunakan analisis regresi, tepatnyamenggunakan regresi linier sederhana (ordinary

least square/ OLS). Kriteria yang digunakan untukmenganalisis meliputi:1) Kriteria ekonomi

Menganalisis kesesuaian koefisien regresidalam hal tanda dan besaran dengan teori

ekonomi2) Kriteria statistika

Dalam kriteria statistika, yang dilakukanadalah melihat daya menjelaskan darikriteria ekonomi. Meliputi pengujianpengaruh koefisien regresi secara parsial,

pengujian pengaruh koefisien regresisecara bersamaan atau pengujuan model

secara keseluruhan (uji F) dan kemampuanmodel menjelaskan variabilitas dari Peubahterikat (R 2 adjusted).

3) Kriteria ekonometriUntuk kriteria ekonometrika, evaluasi yang

dilakukan meliputi estimasi hubungan

ekonomi dari data sampel, pengujianhipotesis tentang bagaimana Peubah-Peubah ekonomi berhubungan, danbesaran (magnitude) hubungan antarPeubah terikat dengan Peubah bebas. Uji yang dilakukan meliputi pelepasan darimasalah-masalah penyimpangan asumsiregresi yaitu masalah heteroskedastisitas,multikolinearitas dan autokorelasi(Gujarati, 2003).

Penyusunan model dalam rangka

menentukan faktor yang berpengaruh terhadapproduksi HTI dilakukan berdasarkan fungsiproduksi Cobb-Douglas, di mana hubungan fisikantara realisasi penanaman dengan beberapaPeubah penting yang diduga mempengaruhiadalah sebagai berikut:

PROD = β0 AREA β1 BBTβ2 PPK β3 HERBβ4 TKBβ5

TKK β6 eε

Di mana:PROD = Peubah terikat, berupa luas realisasi

penanaman (ha) AREA = Peubah bebas luas areal yang harus

ditanami (ha)

BBT = Peubah bebas jumlah bibit yangdigunakan (batang)

PPK = Peubah bebas jumlah pupuk yangdigunakan (kg)

HERB = Peubah bebas jumlah herbisida yang

digunakan (liter)TKB = Peubah bebas tenaga kerja/buruh

(orang)TKK = Peubah bebas tenaga kerja/karyawan

perusahaan (orang)

Perhitungan Tingkatan Efisiensi Teknis

Pada kajian dengan pendekatanprobabilistik, efisiensi teknis penggunaan input

(returns-to-scale) diperoleh dengan menjumlahkansemua koefisien elastisitas produksi dari Peubahbebas yang signifikan kecuali Peubah dummy. Adapun Returns-to-scale merupakan gambaranperbandingan antara faktor produksi (input ) yang

digunakan dalam berproduksi dengan output yang dihasilkan. Jika penjumlahan koefisienregresi yang merupakan elastisitas sama dengansatu, maka penambahan input produksi akan

proporsional dengan penambahan output(Soekartawi, 2002; Salvatore, 2001; Gasperz

(2003). Sementara itu, Salvatore (2001) juga





48

menyatakan bahwa pada fungsi produksi Cobb-

Douglas yang dilinierkan dengan double log, jikapenjumlahan koefisien regresi sama dengansatu, maka terjadi constant returns to scale yangmenunjukkan kondisi efisien secara teknisdicapai.

Efisiensi teknis merupakan gambarandari kapasitas suatu satuan ekonomi untukmenghasilkan output sebesar mungkin denganinput yang ada. Dengan diketahuinya tingkatan

efisiensi teknis, maka perusahaan dapatmengetahui kapasitas penggunaan masing-masing input dalam menghasilkan output,sehingga apabila belum optimal dapat

ditentukan strategi untuk mencapai kondisioptimal (Siahaan, 2000). Selain itu, dengandiketahuinya tingkatan efisiensi teknis dapatditentukan perencanaan penggunaan input

dalam menghadapi perubahan permintaanterhadap output (Gaspersz, 2003).Untuk mengetahui tingkat efisiensi

teknis, fungsi (1) dilinierkan dengan double logsehingga koefisen regresi merupakan elastisitas

masing-masing faktor produksi. Sehinggadihasilkan model sebagai berikut:

ln PROD = β0 + β1 ln AREA + β2 ln BBT+ β3 ln

PPK + β4 ln HERB + β5 ln TKB + β6ln TKK + ε

di mana: PROD= Peubah terikat, berupa luasrealisasi penanaman (ha); AREA = Peubahbebas luas areal yang harus ditanami (ha); BBT

= Peubah bebas jumlah bibit yang digunakan(batang); PPK = Peubah bebas jumlah pupuk yang digunakan (kg); HERB = Peubah bebas jumlah herbisida yang digunakan (liter); TKB =Peubah bebas tenaga kerja/buruh(orang); TKK =Peubah bebas tenaga kerja/karyawanperusahaan (orang)


Analisis Faktor Produksi yang Berpengaruh

terhadap Produksi

Konstruksi model

Berdasarkan pertimbangan ekonomi

dan teknis, maka untuk konstruksi model awaldigunakan fungsi (2), yaitu:

ln PROD = β0 + β1 ln AREA + β2 ln BBT+ β3 ln

PPK + β4 ln HERB + β5 ln TKB + β6 ln TKK + ε

Dimana hipotesis tanda dari setiap

koefisien parameter adalah: β1>0; β2>0; β3>0;

β3>0; β5>0; β6>0. Artinya adalah jika faktorproduksi(AREA, BBT, PPK, HERB, TKB, dan TKK)

naik/turun 1 persen maka luas realisasipenanaman (PROD) naik/turun sebesar

persentase koefisien regresi.

Penentuan Faktor Produksi yang Berpengaruh

terhadap Produksi

Model yang efisien dan mempunyaiketepatan tinggi diperoleh dengan melakukanestimasi yang mengkombinasikan penggunaanfaktor produksi (Peubah bebas). Hasil estimasiterbaik dengan menggunakan Peubah-Peubahbebas selanjutnya disebut Model 1 yangdisajikan pada Tabel 1.

Dari hasil estimasi Model 1 diketahuibahwa tanda koefisien regresi untuk Peubah

jumlah areal yang harus ditanami (ln AREA) tidaksesuai dengan hipotesis (teori ekonomi). Hasilpengujian koefisien regresi secara parsialmenunjukkan bahwa Peubah ln BBT dan ln PPK

signifikan mempengaruhi luas realisasipenanaman pada taraf nyata 5%. Secarakeseluruhan, Model signifikan menjelaskanperilaku luas realisasi penanaman dengan nilai

R 2 adjusted 80.60%.

Tabel 1. Hasil estimasi model 1

Peubah Bebas Koefisien Regresi p-value

Konstanta -0,077999 0,9392ln (AREA) -0,305425 0,1374ln (BBT) 0,633539 ** 0,0073ln (PPK) 0,208690 ** 0,0019R 2 adjusted 0,805953F-statistic 49,45628 *** 0,0000

Keterangan:PROD = Peubah terikat, berupa luas realisasi penanaman (ha)

AREA = Peubah bebas luas areal yang harus ditanami (ha)BBT = Peubah bebas jumlah bibit yang digunakan (batang)PPK = Peubah bebas jumlah pupuk yang digunakan (kg)*** = signifikan pada α=1%**

= signifikan pada α=5%





49

Masalah multikolinearitas terjadi dalam

Model 1 dengan adanya tanda koefisien regresi yang tidak sesuai hipotesis, hasil uji koefisienregresi secara parsial yang tidak signifikansementara uji F signifikan dan nilai R 2 adjusted

yang cukup tinggi. Masalah heteroskedastisitas

tidak terjadi di dalam Model 1 sedangkanautokorelasi terjadi dalam Model 1 karena nilaiDurbin-Watson statistic berada di daerah di manatidak dapat diambil kesimpulan.

Pada Model 1, Peubah AREA mempunyaitanda koefisien regresi yang tidak sesuai denganhipotesis tanda. Hal ini bertentangan denganteori ekonomi, karena seharusnya semakin luasareal yang harus ditanami, maka produksi akansemakin meningkat. Sesungguhnya hasil regresiantara produksi (PROD) dengan luas areal yangharus ditanami (AREA) mempunyai tanda

koefisien regresi yang positif, sesuai prediksiteori ekonomi. Selain itu, matriks korelasi darikeseluruhan Peubah menunjukkan bahwaPeubah BBT dan AREA mempunyai korelasi yangtinggi, yaitu 0.97. Dengan demikian didugabahwa sebenarnya terdapat gejalamultikolinearitas yang cukup kuat yang tidaktertangkap dalam estimasi yang dilakukandengan menggunakan ln AREA (luas areal yang

harus ditanami) sebagai Peubah bebas. Selainitu, Peubah BBT juga mempunyai korelasi yangtinggi dengan TKK yaitu sebesar 0.97.

Untuk mengatasi permasalahan

tersebut, dalam estimasi selanjutnya, Peubah jumlah bibit yang digunakan adalah BBT2 yangmerupakan jumlah bibit yang digunakan (BBT) yang sudah ”dibersihkan” dari pengaruh Peubah

luas areal yang harus ditanami (AREA) dan jumlah tenaga kerja yang berupa karyawan(TKK). Peubah baru ini adalah residu dari regresiBBT terhadap AREA dan TKK. Secara teknis, hal

ini juga sesuai dengan kenyataan bahwa

pengadaan bibit untuk kegiatan penanamanakan berkaitan erat dengan luas areal yang harusditanami (target penanaman) dan tenaga kerja yang digunakan.

Selain itu, Peubah TKK juga mempunyaikorelasi yang cukup tinggi dengan AREA dimana

korelasinya sebesar 0.89. Hal ini kemungkinanterjadi karena jumlah tenaga kerja akanberhubungan erat dengan ukuran konsesiperusahaan yang dalam hal ini dicerminkan olehfaktor produksi tanah atau Peubah AREA.Sehingga dalam estimasi selanjutnya Peubah TKK yang digunakan adalah TKK2 yang merupakanTKK yang sudah ”dibersihkan” dari pengaruh AREA.

Hasil estimasi terbaik denganmenggunakan Peubah bebas berupa luas areal yang harus ditanami (ln AREA), jumlah bibit yang

digunakan (ln BBT2), jumlah pupuk yangdigunakan (ln PPK), jumlah herbisida yangdigunakan (ln HERB) dan jumlah tenaga kerja yang berupa karyawan (ln TKK2) selanjutnyadisebut Model 2 disajikan pada Tabel 2.

Pada Model 2 semua Peubah bebas (ln AREA, ln HERB dan ln TKK2) mempunyai tandakoefisien regresi yang sesuai dengan hipotesistanda, yaitu positif atau lebih besar dari nol.Selain itu, hasil pengujian koefisien regresisecara parsial menunjukkan bahwa Peubah ln AREA, ln HERB dan ln TKK2 signifikanmempengaruhi luas realisasi penanaman (ln

PROD) berturut-turut pada taraf nyata 1%, 5% dan1%. Secara keseluruhan model signifikanmempengaruhi perilaku luas realisasipenanaman pada taraf nyata 1% dengan nilai R 2 adjusted yang cukup tinggi (85.06%). Pada Model 2tidak terjadi masalah multikolinearitas. Demikian jugadengan masalah heteroskedastisitas dan autokorelasi.

Tabel 2. Hasil estimasi model 2

Peubah Bebas Koefisien Regresi p-value

Konstanta 0,571601 0,4294ln (AREA) 0,570297

***0,0000

ln (HERB) 0,120470**

0,0235ln (TKK2) 0,130473

***0,0001

R 2 adjusted 0,850603F-statistic 40,85509

***0,0000

Keterangan:PROD = Peubah terikat, berupa luas realisasi penanaman (ha)

AREA = Peubah bebas luas areal yang harus ditanami (ha)HERB = Peubah bebas jumlah herbisida yang digunakan (liter)TKK2 = Peubah bebas tenaga kerja, dalam hal ini karyawan perusahaan (orang)*** = signifikan pada α=1%** = signifikan pada α=5%* = signifikan pada α=10%





50

Dengan demikian, maka Model 2

digunakan sebagai dasar untuk menentukanfaktor-faktor yang berpengaruh terhadap luasrealisasi penanaman. Dasar yang digunakanadalah: (1) kriteria ekonomi yaitu kesesuaian

tanda koefisien regresi dengan teori ekonomi;

(2)kriteria statistik yang meliputi pengujiankoefisien regresi secara parsial, pengujiankoefisien regresi secara bersama-sama dankebaikan suai model; serta (3) kriteria ekonometri(pelanggaran asumsi multikolinearitas,heteroskedastisitas dan autokorelasi). Selain itu,secara teknis Peubah luas areal yang harusditanami atau luas target penanaman (ln AREA), jumlah herbisida yang digunakan (ln HERB) dan jumlah tenaga kerja yang berupa karyawan (lnTKK) lebih sesuai digunakan dalam menentukanluas realisasi penanaman, karena realisasi

penanaman tidak dapat dilepaskan dari luastarget penanaman, persiapan lahan yang dalamhal ini diwakili oleh jumlah herbisida yangdigunakan dan tenaga kerja yang digunakankarena kegiatan penanaman lebih padat karyadaripada padat modal.

Faktor Produksi yang Mempengaruhi Luas

Realisasi Penanaman

Pertimbangan dalam menentukan faktor

produksi yang berpengaruh terhadap perilakuluas realisasi penanaman tidak hanya didasarkanpada kriteria statistik saja, melainkan juga harus

mempertimbangkan kriteria ekonomi danekonometri. Selain itu, faktor teknis harus jugadijadikan pertimbangan dalam menentukanfaktor-faktor yang berpengaruh terhadapproduksi.

Berdasarkan pertimbangan-pertimbangantersebut, dapat diketahui hanya faktor luas areal yang harus ditanami (ln AREA), bibit (ln BBT) danherbisida (ln HERB) yang secara signifikanberpengaruh terhadap luas realisasi penanaman.Sedangkan Peubah pupuk, tenaga kerja (buruh)dan tenaga kerja (karyawan) tidak signifikanmempengaruhi luas realisasi penanaman.

1) Luas areal yang harus ditanamiBerdasarkan Model 2, luas areal yang

harus ditanami mempunyai tanda koefisienregresi yang sesuai dengan hipotesis tanda. Nilaikoefisien regresi yang sekaligus merupakan nilaielastisitas dari Peubah ln AREA adalah 0.57. Artinya, jika jumlah areal yang harus ditanamibertambah 1 persen, maka akan meningkatkanluas realisasi penanaman sebesar 0.57 persen(faktor lain dianggap tetap). Sehingga bisadikatakan bahwa peningkatan luas areal yang

harus ditanami masih akan mampumeningkatkan luas realisasi penanaman.

Implikasi dari kondisi ini adalahperusahaan harus mempunyai perencanaankegiatan yang matang berdasarkan data historismaupun hasil penelitian, karena ternyata luasareal yang harus ditanami (target penanaman)turut memberikan sumbangan dalam

peningkatan output yang berupa luas realisasipenanaman. Bagi pemerintah, hal inimengindikasikan bahwa luas areal konsesi HTIturut menentukan kemampuan luas realisasipenanaman. Sehingga sebaiknya pertimbangan-pertimbangan ekonomi untuk masa yang akandatang semakin menjadi pertimbangan dalampenentuan luas areal konsesi HTI tanpamengesampingkan pertimbangan ekologis.

2) Herbisida Jumlah herbisida yang digunakan

mempunyai tanda koefisien regresi positif. Artinya jika jumlah herbisida yang digunakanbertambah 1 persen akan meningkatkan luasrealisasi penanaman sebesar 0.12 persen (faktorlain dianggap tetap).

Penggunaan herbisida dalam kegiatanpenanaman erat kaitannya dengan kegiatan

penyiapan lahan (land preparation) yangmerupakan salah satu rangkaian kegiatanpenanaman. Herbisida terutama untukpembersihan areal yang akan ditanami (landclearing) secara kimiawi pada areal dengan

kerapatan tumbuhan bawah yang sangat tinggi.

Sehingga dengan meningkatnya penggunaanherbisida yang dalam hal ini mewakili kegiatanpersiapan lahan, maka juga akan terjadi

peningkatan luas realisasi penanaman.Besaran (magnitude) koefisien regresi ln

HERB yang tidak begitu besar diduga terjadikarena penggunaan herbisida tidak mutlakdalam kegiatan land clearing. Herbisida hanyadigunakan pada areal dengan kerapatantumbuhan bawah yang tinggi. Untuk kasus PT.MHP, persiapan lahan secara kimiawi rata-ratamencapai 30% dari keseluruhan cara persiapanlahan. Pada areal yang kerapatan tumbuhanbawahnya rendah, persiapan lahan dilakukandengan membuat jalur penanaman dengan alatsederhana berupa parang yang dikenal secaramanual.

Dengan demikian perusahaan harusmeningkatkan kemampuan persiapan lahan yangdalam hal ini dicerminkan oleh jumlah herbisida yang digunakan, agar luas realisasi penanaman

semakin dapat ditingkatkan.

3) Tenaga Kerja (karyawan) Jumlah tenaga kerja berupa karyawan

yang digunakan mempunyai tanda koefisienregresi positif. Berarti jika jumlah tenaga kerja





51

berupa karyawan yang digunakan bertambah 1

persen akan meningkatkan luas realisasipenanaman sebesar 0.13 persen (faktor laindianggap tetap).

Hal ini diduga berkaitan erat dengan

kegiatan penanaman di PT. MHP yang

merupakan kegiatan yang lebih padat karyadaripada modal. Sehingga peran karyawanperusahaan yang merupakan tenaga kerjadengan keterampilan tinggi (jika dibandingkandengan buruh harian) memegang perananpenting dalam keberhasilan kegiatan produksi yang dicerminkan oleh luas realisasi penanaman.Bahkan pada kasus ini bisa dinyatakan bahwafaktor produksi yang berupa tenaga kerjamemiliki peran yang krusial melebihi faktor lain yang juga penting dalam kegiatan penanaman,seperti jumlah bibit yang digunakan. Dengan

demikian bagi perusahaan adalah krusialmemiliki manajemen tenaga kerja yang dapatmendukung kinerja. Selain itu perlu adanyausaha-usaha peningkatan kemampuan tenagakerja berupa karyawan dalam rangkapeningkatan output.

Hasil uji statistik terhadap Peubah jumlah bibit yang digunakan (ln BBT2), jumlahtenaga kerja yang berupa buruh harian (ln TKB)dan jumlah pupuk yang digunakan (ln PPK)menunjukkan bahwa ketiganya tidak signifikanmempengaruhi luas realisasi penanaman. Adapau hal ini diduga terjadi karena:

1) BibitTidak terpilihnya Peubah jumlah bibit

yang digunakan diduga terjadi karena dalam

kajian fungsi produksi akan terjadi trade-off antara faktor-faktor yang diduga berpengaruhterhadap output dalam menentukan variasioutput. Peubah yang digunakan adalah yang

mampu berperan dalam memberikanpenambahan output secara signifikan dan lebihtinggi.

Diduga telah terjadi trade-off antaraPeubah bibit dan tenaga kerja yang berupakaryawan. Karena kegiatan penanaman di PT.MHP merupakan kegiatan yang padat karya

sehingga tenaga kerja berupa karyawanmemegang peran yang lebih krusial jikadibandingkan bibit. Hal ini antara lain dapatdilihat dari korelasi antara ln TKK2 dengan lnPROD yang lebih tinggi jika dibandingkankorelasi antara ln BBT2 dengan ln PROD.

2). Tenaga Kerja (Buruh)Peubah tenaga kerja yang berupa

karyawan (ln TKK) berkorelasi sempurna denganPeubah jumlah tenaga kerja yang berupa buruh(ln TKB). Sehingga ln TKK dipilih untuk mewakilikarena dianggap lebih tepat digunakan untukmengukur efisiensi perusahaan. Sehingga ln TKBtidak digunakan untuk melakukan estimasi.

3). PupukPupuk diduga tidak signifikan

mempengaruhi produksi yang dicerminkan olehluas realisasi penanaman karena pupuk mewakilikegiatan persiapan lahan yang di dalamnya jugaterdapat herbisida. Jika dilihat pada matrikskorelasi seluruh Peubah, maka pupuk hanyamempunyai korelasi -0.02 dengan produksi,sedangkan herbisida mempunyai korelasidengan produksi sebesar 0.98. Dengan demikianherbisida lebih dapat mewakili kegiatanpersiapan lahan bila dibandingkan denganpupuk.

Analisis Tingkat Efisiensi Teknis Faktor

ProduksiTingkat efisiensi teknis dari

penggunaan faktor produksi secara bersama-sama merupakan gambaran skala produksi jangka panjang dari pengelolaan hutan tanamanindustri. Tingkat efisiensi dapat diketahui darinilai returns-to-scale, yang diperoleh denganmenjumlahkan semua nilai koefisien regresi(elastisitas faktor produksi) dari faktor yangmempengaruhi produksi. Penjumlahan dari nilaielastisitas faktor produksi dalam kegiatanproduksi yang diwakili oleh kegiatan penanamandi PT. MHP disajikan pada Tabel 3.

Tabel 3. Nilai elastisitas faktor produksi dalam pengelolaan HTI PT. Musi Hutan Persada

No. Faktor Produksi Elastisitas Faktor Produksi

1. Tanah (luas areal yang harus ditanami) 0,57

2. Herbisida 0,12

3. Tenaga kerja (karyawan) 0,13

Jumlah 0,82

Sumber: Hasil pengolahan data (Model 2)





52

Hasil penjumlahan elastisitas faktorproduksi yang mempengaruhi luas realisasipenanaman adalah 0,82. Dengan demikian,dalam skala produksi dari pengelolaan HTIdengan output berupa luas realisasi penanamandi PT. Musi Hutan Persada berada dalam kondisi

decreasing returns to scale. Berarti penggunaanfaktor produksi dalam kegiatan penanaman HTIdi PT. Musi Hutan Persada secara teknis dalamkondisi belum efisien karena persentasepertambahan produksi (luas realisasipenanaman) yang diperoleh lebih kecil daripersentase pertambahan faktor produksi yangdigunakan (tanah, herbisida dan tenaga kerjaberupa karyawan).

Pyndick dan Rubinfeld (2005)menyatakan bahwa kerumitan organisasi danmengelola operasional skala besar dapatmenyebabkan penurunan produktivitas darifaktor produksi yang berakibat pada terjadinyadecreasing returns to scale. Kondisi inikemungkinan juga terjadi pada PT. MHPmerupakan salah suatu perusahaan yangberoperasi dengan skala besar. Besarnya skalaoperasional PT. MHP ditunjukkan oleh luas arealkonsesi yang melebihi 100.000 hektar (Hartono,2002).

KESIMPULAN

Faktor produksi yang secara statistikberpengaruh terhadap produksi hutan tanamanindustri PT. MHP yang diwakili oleh luas realisasi

penanaman sebagai cerminan dari kelestarianhasil adalah luas areal yang harus ditanami,herbisida yang digunakan dalam kegiatanpenanaman dan tenaga kerja yang berupakaryawan.

Tingkat kombinasi penggunaan input(faktor produksi) dalam kegiatan produksiberada pada kondisi belum efisien secara tekniskarena berada pada posisi decreasing returns to

scale yang berarti persentase pertambahanproduksi yang diperoleh lebih kecil daripersentase pertambahan faktor produksi yangdigunakan, sedangkan proses produksi masih

berada pada berada pada daerah yang rasionaluntuk berproduksi.

DAFTAR PUSTAKA

Bungi, S. 2003. Efisiensi Penggunaan Faktor Produksi dalam Usahatani Padi di Kabupaten Sidenreng Rappang(Pendekatan Ekonometri). Tesis ProgramMagister Perencanaan dan KebijakanPublik, Fakultas Ekonomi, UniversitasIndonesia. (Tidak diterbitkan).

Gaspersz. V. 2003. Ekonomi Manajerial Pembuatan

Keputusan Bisnis. Jakarta: GramediaPustaka Utama.

Gujarati, D. 2003. Basic Econometrics. 4th Edition.New York: McGraw-Hill Companies.

Hartono, B.T. 2002. Can Forest Plantations

Alleviate Pressure on Natural Forests?: An Efficiency Analysis in Indonesia. EEPSEAResearch Reports ASSN 1608-5434; 220-RR1). Singapore: Economy andEnvironment Program for South East Asia.

Henderson, J.M. and R.E. Quandt. 1980.

Microeconomic Theory: A Mathematical Approach. 3rd Edition. Singapore:

McGraw-Hill Book Company.

Mukani. 1986. Luas Usaha dan Efisiensi Ekonomi

Relatif (Studi Kasus Usahatani Tembakau Pipa di Desa Selok Awar-Awar, Kecamatan Pasirian, Kabupaten Lumajang). TesisFakultas Pasca Sarjana Institut PertanianBogor. (Tidak diterbitkan).

Pindyck, R.S. and D.L. Rubinfeld. 2005. Microeconomics. 6th Edition. New Jersey:Pearson Education Inc.

PT. Musi Hutan Persada. 2003. Rencana Kerja Anggaran Perusahaan (RPAK) Tahun 2003. Jakarta: PT. Musi Hutan Persada.

Salvatore, D. 2001. Managerial Economics dalam Perekonomian Global Jilid I. (terjemahan).

Jakarta: Penerbit Erlangga.

Siahaan, O.P. 2000. Efisiensi Teknik Unit Usaha BUMN: Analisa Data Panel Usaha Industri Indonesia 1981 – 1991. Disertasi

Program Pasca Sarjana FakultasEkonomi Universitas Indonesia. Tidakditerbitkan.

Soekartawi. 2002. Prinsip Dasar Ekonomi

Pertanian, Teori dan Aplikasi. Jakarta: PT.Raja Grafindo Persada.




53

PENGGUNAAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK DETEKSI KEBAKARAN GAMBUT DI

KABUPATEN BENGKALIS PROPINSI RIAU

(APPLICATION OF REMOTE SENSING ON PEAT FIRE DETECTION

IN BENGKALIS DISTRICT RIAU PROVINCE)

Achmad Siddik Thoha

Departemen Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utaraemail: [email protected]

Abstract

District of Bengkalis Riau Province has been known as one of the most frequently fire prone areasoccurrence in Indonesia. According to Ministry of Environment Indonesia, Forest conversion into

plantation caused risk to pea and land fire.Fire occurrences mostly found on peat land as result of landclearing activities. To decrease damage and environment impact from peat fire, it is important toidentify and predict peat fire occurrence. The objectives of research were to compare accuracy ofhotspot from data supply source and to detect fire location and land use change. Methods used in thestudy were descriptive statistical and spatial analysis of hotspot data. Image analysis of Landsat TMimagery was applied to detect land use change. The result of research showed that number of hotspotfrom JICA is greater than ASMC and LAPAN. Accuracy of hotspot distribution from ASMC is greater thanthat of JICA and LAPAN namely 60% whereas JICA 47% and LAPAN 40% respectively. Accuracy of hotspotlocation from JICA is greater than of LAPAN and ASMC namely1.75 km, whereas ASMC 4.46 km andLAPAN 3.70 km respectively.

Keywords: detection, peatland fire, hotspot

Abstrak

Kabupaten Bengkalis merupakan salah satu daerah rawan kebakaran di Propinsi Riau. Sebagian besarlahan di kabupaten ini merupakan lahan gambut yang telah dikonversi menjadi areal budidaya sepertiperkebunan, hutan tanaman, dan perladangan. Kebakaran sebagian besar ditemukan pada lahangambut sebagai akibat aktivitas pembukaan lahan. Pembukaan kawasan gambut sangat beresiko karenadapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan seperti kebakaran dan kabut asap. Oleh karenaitu, identifikasi dan prediksi kejadian kebakaran gambut sangat penting untuk mengurangi kerusakandan dampak lingkungan akibat kebakaran gambut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkankeakuratan data titik panas (hotspot) data beberapa sumber penyedia data, menjelaskan dampakkondisi biofisik dan aktifitas manusia pada lokasi terindikasi kebakaran. Dalam penelitian inidipergunakan analisa deskriptif dan analisis spasial dari data hotspot. Analisa citra satelit Landsat TMdigunakan untuk identifikasi lahan terbakar dan perubahan penutupan lahan. Hotspot merupakanindikasi kebakaran hutan yang dibuktikan dengan hasil interpretasi dan analisa citra dengan warnamerah muda hingga merah muda tua untuk kombinasi Band 543 dan hijau muda hingga hijau muda tuauntuk kombinasi Band 453. Jumlah hotspot yang dikeluarkan sumber penyedia hotspot dari terbesar keterkecil yaitu JICA, ASMC dan LAPAN. Hotspot dari ASMC mempunyai akurasi sebaran yang lebih tinggi yaitu 60%, JICA 47% dan LAPAN 40%. Adapun JICA memiliki akurasi lokasi yang lebih tinggi yaitu 1,75km, ASMC 4,46 km,dan LAPAN 3,70 km.

Kata kunci: deteksi, kebakaran gambut, titik panas (hotspot)

PENDAHULUAN

Kegiatan deteksi dini dalampenanggulangan kebakaran lahan gambutmemegang peranan sangat penting. Deteksi dini

adalah upaya untuk mendapatkan keterangan

secara dini adanya kebakaran hutan melaluipenerapan teknologi sederhana seperti adanya

asap dan kondisi kekeringan hingga teknologicanggih seperti aplikasi penginderaan jauh danpemataan digital (Direktorat Penanggulangan

Kebakaran Hutan 2001). Penggunaan teknologi



Penggunaan Penginderaan Jauh untuk Deteksi Kebakaran…


54

sederhana dalam deteksi dini kebakaran lahan

bisa berupa kondisi kekeringan sedangkanteknologi canggih yaitu aplikasi penginderaan jauh dan pemataan digital. Deteksi dini dapatmenentukan pengambilan keputusan untuk

menentukan kesiapsiagaan penanggulangan

kebakaran hutan. Deteksi yang akurat akandapat membantu tahap pemadaman kebakarandan tahap penanganan pasca kebakaran yangtepat. Disamping itu, pada pelaksanaan dilapangan, keakuratan proses deteksi akanmenentukan alokasi dana, kelancaran operasipemadaman, dan kebutuhan investigasi dalamkasus pelanggaran hukum lingkungan.

Kementrian Lingkungan HidupIndonesia telah menetapkan KabupatenBengkalis sebagai salah satu daerah yang palingrawan terjadi kebakaran (KLH 2002). Konversi

hutan menjadi perkebunan menjadikan daerahini rawan terhadap kebakaran hutan dan lahan.Sebagian besar wilayah perkebunan ini tidakcocok untuk budidaya kelapa sawit karenaberada pada kawasan gambut. Pembukaankawasan gambut sangat beresiko karena daribeberapa laporan didapatkan bahwa kebakaranhutan/lahan yang terjadi di Bengkalis sebagianbesar terjadi di lahan gambut. Oleh karena itu,identifikasi dan prediksi kejadian kebakarangambut sangat penting untuk mengurangikerusakan dan dampak lingkungan akibatkebakaran gambut.

Tujuan penelitian ini adalah:Membandingkan keakuratan data hotspot dariberbagai sumber penyedia data hotspot sertamendeteksi areal kebakaran dan perubahanpenutupan lahan

BAHAN DAN METODE

Tempat dan Waktu

Penelitian dilaksanakan di KabupatenBengkalis, Propinsi Riau sebagai salah satudaerah yang rawan terjadi kebakaran. Analisisdata dilakukan di Laboratorium KebakaranHutan dan Lahan Fakultas Kehutanan IPB padabulan Juni 2005 – Januari 2006. Verifikasilapangan dilakukan Bulan Mei 2005.

Bahan dan Alat

Bahan penelitian berupa: peta digitalsistem lahan, penutupan lahan, batasadministrasi (PPLH-IPB), Areal HPH/HTI (BAPLAN-Dephut), peta Rencana Tata Ruang WilayahKabupaten Bengkalis (Bappeda-Bengkalis), Data

Hotspot Satelit NOAA ( National Oceanic and

Atmospheric Administration) dari FFPMP2 (Dephut-

JICA), ASMC (KLH-ASEAN) dan LAPAN, Citra

Satelit Landsat TM Path 126-127 Row 059 Tahun2002-2004 dari ICSEA-BIOTROP dan LAPAN sertadata penunjang dari Badan Pusat Statistik, DinasKehutanan dan Badan Pengendali DampakLingkungan Daerah di Kabupaten Bengkalis.

Alat yang digunakan yakni: GPS, Kamera

Personal Computer dengan pengolah citraERDAS IMAGINE, pengolah peta Arc View 3.2dan R2V, serta MS Word dan MS Excell.

Metode

Verifikasi Hotspot

Data Hotspot dari 3 sumber yaituLAPAN, JICA, dan ASMC menunjukkan gambaransebaran dan lokasi hotspot. Data dari ketigasumber tersebut dianalisis secara deskriptifuntuk mengetahui jumlah, prosentase dankecenderungan peningkatan dan penurunan

menurut waktu (bulan dan tahun). Dengananalisis spasial menggunakan perangkat lunak Arcview 3.2. pada Tool View, Geoprocessing

Wizard, Join Table, dapat diketahui jumlah dansebaran hotspot per kecamatan.

Verifikasi dilakukan denganmembandingkan ketepatan antara lokasi hotspot yang terdeteksi dari satelit NOAA dengan hasilcek lapangan. Data cek lapangan diambil padaareal bekas terbakar dan sedang terbakar yangterjadi tidak berselang lama (Januari – Mei 2005)dari kegiatan observasi lapangan. Data hasil verifikasi lokasi kebakaran dan sebaran hotspot

kemudian dilakukan analisis spasial untukmengetahui jarak terdekat antara data verifikasidan data hotspot satelit. Satuan analisis jarakterdekat adalah batas desa pada petaadministrasi. Rata-rata jarak terdekat terkecilmenunjukkan bahwa data hotspot paling akuratmenunjukkan lokasi daerah kebakaran lahan.

Pengolahan Citra Landsat TM

Pengolahan citra mencakup tahapaninterpretasi visual citra (pemilihan kombinasiband terbaik, pra pengolahan (koreksi

geometrik, radiometrik, filtering, mosaiking danclipping), pengecekan lapangan ( ground truth), Analisis Digital (unsupervised dan supervised

classification).

Analisis Perubahan Lahan

Metode perubahan penutupan lahan yang digunakan dalam penelitian ini adalahteknik perbandingan klasifikasi (comparison

classification). Perbandingan hasil klasifikasiadalah metode deteksi perubahan lahan denganmembandingkan citra-citra yang telahdiklasifikasikan piksel demi piksel untuk

mengidentifikasi perubahan yang terjadi





55


Jumlah Hotspot terbanyak dijumpaipada sumber JICA kemudian ASMC dan terendahLAPAN. Jumlah hotspot tertinggi terjadi padatahun 2002 dimana sumber JICA mencapai

jumlah 4040, ASMC 836 dan LAPAN 467 sepertiditunjukkkan oleh Gambar 1 (A). Hotspotmeningkat mulai bulan Februari dan mencapaipuncaknya pada bulan Maret kemudian menurunpada bulan April-Mei dan meningkat kembalipada bulan Juni - Juli. Hotspot mencapai jumlahterendah atau hampir tidak dijumpai hotspotpada bulan November dan Desember dari tahun1999-2004 dari ketiga sumber.

Peningkatan dan penurunan jumlahhotspot pada bulan-bulan tertentu berkaitandengan peningkatan dan penurunan jumlah

curah hujan seperti yang ditunjukkan olehGambar 1 (B). Pada saat curah hujan mengalamipeningkatan maka jumlah hotspot berkurangbahkan tidak dijumpai sama sekali yaitu mulaibulan Agustus-Desember. Sebaliknya, pada saatcurah hujan rendah jumlah hotspot tercatatdalam jumlah yang tinggi seperti pada bulan Januari – Maret dan Juni –Juli. Hal ini jugaditunjukkan oleh penelitian Soewarno (2003) yang menyebutkan bahwa rendahnya curahhujan mempengaruhi terjadinya kebakaranhutan karena menyebabkan bahan bakar dihutan relatif mudah terbakar.

Perbandingan Hotspot dari Berbagai Sumber

Perbedaan jumlah hotspot antar sumberantara lain disebabkan: Pertama, sumber JICAmemiliki jumlah hotspot relatif lebih banyakkarena memiliki threshold paling rendah yaitu

315oK (siang) dan 310oK (malam) dibandingkan

ASMC yaitu 320oK (siang) dan 314oK (malam).Sedangkan jumlah terendah diperoleh padasumber LAPAN yang memiliki threshold palingtinggi dibandingkan JICA dan ASMC yaitusebesar 322oK.

Kedua, waktu pengamatan yang

berbeda antar stasiun pengamatan. Hidayat et.al. (2003) lebih lanjut menjelaskan, salah satukemungkinan penyebab terjadinya perbedaan ituadalah tidak dilakukannya pengamatan padamalam hari. Sehingga banyak kejadiankebakaran yang lolos dari pengamatan LAPAN.Terdapat perbedaan waktu pengamatan antaraLAPAN dengan ASMC, dimana LAPAN hanyamelakukan pengamatan (perekaman data) setiaphari dari pukul 06.00 hingga 19.00 WIB,

sementara ASMC dan JICA melakukannya selama

24 jam setiap hari.Menurut Solichin (2004), waktu lintasan

satelit sangat berpengaruh terhadappendeteksian kebakaran karena terkait dengan

adanya perilaku pembakaran lahan di beberapa

tempat di Indonesia atau dengan adanyaperubahan penyebaran awan yang bergerakdalam hitungan beberapa menit, sehinggamempengaruhi kemampuan satelit dalampemantauan hotspot.

Ketiga, Menurut Hidayat et. al. (2003)kemungkinan lain adalah, sistem pengolahanhotspot LAPAN (Sea Scan) yang operasional saat

ini tidak bisa mengolah data NOAA 15 dan 16. Jadi ada kemungkinan ada hotspot yangseharusnya bisa dipantau dengan NOAA 15 dan16, menjadi tidak terpantau oleh LAPAN.

Verifikasi Hotspot

Hasil verifikasi lapangan terhadap datahotspot menunjukkan adanya perbedaaansebaran dan akurasi lokasi areal kebakaran yangterjadi di lapangan. Hasil verifikasi hotspotseperti ditampilkan pada Tabel 1.

Berdasarkan Tabel 1, data ASMCmemiliki karakteristik data yang memilikisebaran yang luas dalam menangkap sinyal suhupermukaan bumi yang kemudian menjadiinformasi titik panas (hotspot). Hal iniditunjukkan oleh tercatatnya hotspot pada

hampir setiap desa yang telah terjadikebakaran. Bila memakai jumlah desa sebagaisatuan keakuratan hotspot maka data ASMCmempunyai tingkat keakuratan sebesar 60%, JICA; 47% dan LAPAN hanya 40%. Sedangkan bila jarak lokasi kebakaran (cek lapangan) dengancatatan lokasi hotspot dari sumber penyediadata maka sumber JICA memiliki akurasi terbaik yaitu rata-rata 1.75 km dibandingkan ASMCsebesar 4.46 km dan LAPAN sebesar 3.70 km.

Bila diterapkan dalam upayapemadaman dan investigasi kebakaran lahan,maka data ASMC sangat baik dalam skala desauntuk memberikan informasi pada tingkatorganisasi terkecil yaitu perangkat desa danmasyarakatnya. Sedangkan data JICA akan sangatmembantu mencari lokasi yang paling tepatterutama bila kebakaran terjadi pada areal yangberbatasan dalam hal kepemilikan danpengelolaan.





56

(A) (B)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

J a n u

a r i

F e b r

u a r i

M a r e t

A p r i l M e

i J u n i J u

l i

A g u s t u s

S e p t e m

b e r

O k t o b

e r

N o v e

m b e

r

D e s e

m b e

r

Bulan

J u m l a h H o t

s p o t

ASMC

JICA

LAPAN

0

50

100

150

200

250

300

J an ua ri Feb ru ar i Mar et Apr il Mei J un i J ul i Agu stus Sep te mb er Oktob er No ve mb er D es embe r

Curah Hujan

Jumlah Hotspot

Gambar 1. (A) Perbandingan Jumlah Hotspot Tahunan di Kabupaten Bengkalis dari Sumber JICA, ASMC dan LAPAN,

(B) Rata-rata Curah Hujan Bulanan dan Jumlah Hotspot Bulanan di Kabupaten Bengkalis Tahun 1999 – 2000.

Tabel 1. Lokasi Verifikasi, Jumlah dan Jarak Hotspot antara Lokasi Cek Lapangan dengan Lokasi dari Penyedia Data(JICA, ASMC dan LAPAN)

No. Desa Verifikasi ASMC JH JT JVer JICA JH JT JVer LAPAN JH JT JVer

1 Petani V 1 0.44 1

2 Pematang Pudu V 2 1.9 7

3 Duri Barat V 1 2.84 3

4 Batang Serosa

5 Muara Basung

6 Tasik Serai V 17 2.19 5

7 Beringin V 6 1.83 3 V 16 2.14 3 V 37 4.53 5

8 Titian Antui V 1 17.68 1 V 3 3.03 2

9 Semunai V 2 4.43 1

10 Kuala Penaso V 3 5.62 1 V 1 7.25 1

11RimbaSekampung V 4 1.21 1

12 Senggoro V 2 4.71 1 V 16 0.27 1

13 Air Putih V 6 0.25 3 V 18 0.25 3

14 Penampi V 10 1.76 1 V 4 0.1 1 V 2 5.46 1

15 Tanjung Kapal V 8 5.67 V 25 1 1

Jumlah 9 54 16 7 84 11 6 47 19

Rata-rata 4.46 1.75 3.70

Keterangan: V : Terdapat Hotspot JH : Jumlah Hotspot JT : Jarak Hotspot Terdekat (km) antara titik cek lapangan (lokasi kebakaran) dengan sumber penyedia

data Jver : Jumlah Titik Verifikasi/Cek Lapangan

Identifikasi Lahan Terbakar dengan Citra

Landsat TM

Berdasarkan pengolahan citra dan ceklapangan diperoleh karakteristik obyek dan arealterbakar seperti disajikan pada Tabel 2.Identifikasi pada Tabel 2 tidak termasuk awan,

bayangan awan, sungai dan badan air/perairan.

Hasil identifikasi dari citra satelit dan verifikasi

dengan data hotspot menunjukkan bahwa lahanterbakar dicirikan dengan penampakan warna yang terang atau cerah. Menurut Sunuprapto(2000) kombinasi band 543 dan 453 memiliki

keunggulan dalam mendeteksi areal kebakaran.

Kombinasi 543 merupakan kombinasi yang





57

dapat menghasilkan tampilan obyek yang serupa

dengan pandangan manusia (natural color ). Band543 dapat membedakan antara obyek vegetasihidup dan vegetasi mati (terbakar). Band 453selain dapat membedakan antara vegetasi hidupdan vegetasi mati (terbakar), juga menunjukkan

tingkat intensitas kerusakan dari vegetasiterbakar.

Pemantauan Perubahan Penutupan Lahan

Telah terjadi perubahan luas penutupanlahan antara tahun 2002 dan tahun 2004.Perubahan luas penutupan lahan diperoleh dariperbandingan citra klasifikasi tahun 2002 dan

tahun 2004. Perubahan luas pada masing-masing

kelas penutupan lahan disajikan pada Gambar 2.Terjadi penurunan luas areal terbakar

antara tahun 2002 dan tahun 2004 denganpersentase penurunan sebesar 5% atau seluas

63.298,00 Ha. Disamping itu terjadi pula

peningkatan luas yang cukup besar pada tahun2004 di areal perkebunan, hutan bekas tebangan( Logged Over Area /LOA) dan tanah terbukadengan persentase masing-masing 4.63% atauseluas 58.529,34 Ha, 9.37% atau seluas118.451,10 Ha dan 13.70% atau seluas173.096,20 seperti ditunjukkan oleh Gambar 2

Tabel 2. Hasil identifikasi obyek dan areal terbakar dengan citra landsat TM di Kabupaten Bengkalis

Obyek Kombinasi Band 543 Kombinasi Band 453 Keterangan

Hutan Primer Terbakar Merah muda terang Hijau muda terang Lokasi berada di pinggiran huran,pinggir sungai dan perkebunan

Lahan Terbakar di HTI Merah muda lebihterang

Hujau muda lebihterang (bersih)

Berada di pinggir jalan, pinggir sungaidan areal pembukaan lahan.

Hutan Sekunder/HutanBekas TebanganTerbakar (LOA)

Merah muda agakkeruh

Hijau muda agakkeruh,

Berada di pinggir jalan, pinggir sungai,dekat HTI dan pembukaan lahanuntuk perkebunan

Lahan Terbakar diPerkebunan

Merah keruh Hijau keruh Berada di pinggir jalan, pinggir sungai,dekat HTI dan Logged Over Area (LOA)

Semak Belukar/LahanPertanian Terbakar

Merah mudasemakin mendekatiputih

Hijau semakinmendekati putih

Dekat jalan sungai, LOA danperkebunan.

Hutan Primer Hijau tua Coklat tua Lokasi memiliki aksesibilitas rendah,sebagian dekat sungai dan rawa

Hutan Bekas Tebangan Hijau terang Coklat terang Terdapat di pinggiran Hutan Primeratau membentuk gap di tengah hutan

HTI Hijau agak gelap Coklat agak gelap Areal terlihat teratur seperti terbagidalam petak

Perkebunan Hijau muda Coklat oranye Lokasi dekat jalan dan pinggiran hutanSemakBelukar/Pertanian

Kuning kehijauan Coklat kekuningan Lokasi dekat jalan, sungai danpemukiman

Sumber: Pengolahan Citra Landsat TM Path 059 Row 129 Tahun 2002 dan 2004

0,00

100000,00

200000,00

300000,00

400000,00

500000,00

600000,00

700000,00

Bad an A ir H ut an Per ke bu na n L OA Pem uk im an R aw a Sema k d an

Lahan

Pertanian

Lahan

Terbakar

Tanah

Terbuka

Penutupan Lahan

L u a s ( H a )

2002

2004

Gambar 2. Perubahan Luas Penutupan Lahan Kabupaten Bengkalis Tahun 2002 - 2004





58

Di samping itu terjadi peningkatan luas

pemukiman, rawa dan badan air dengan

persentase masing-masing 1.62%, 2.71% dan

0.09%. Penurunan luas areal tebakar pada tahun

2004 diduga terjadi karena makin menurunnya

jumlah kejadian kebakaran yang dapat

diindikasikan oleh menurunnya jumlah hotspot

dari tahun 2002 – 2004.

KESIMPULAN

Terdapat perbedaan data hotspot

antara JICA, ASMC dan LAPAN. Akurasi

berdasarkan jumlah desa yang terpantau hotspot

untuk sumber JICA, ASMC dan LAPAN masing-

masing adalah 47%, 60% dan 40%. Sedangkan

bila jarak lokasi kebakaran (cek lapangan)

dengan catatan lokasi hotspot dari sumber

penyedia data maka sumber JICA memiliki

akurasi terbaik yaitu rata-rata 1.75 km

dibandingkan ASMC sebesar 4.46 km dan LAPAN

sebesar 3.70 km.

Berdasarkan analisis citra Landsat TM

dan data hotspot lahan terbakar dapat

diidentifikasi dengan karakteristik warna merah

muda hingga merah muda tua pada kombinasi

Band 543 dan warna hijau muda hingga hijau

muda tua pada Kombinasi Band 453. Penurunan

luas areal tebakar pada tahun 2004 diduga

terjadi karena makin menurunnya jumlah

hotspot dari tahun 2002 – 2004.

SARAN

Data hotspot ASMC dan JICA disarankan

untuk digunakan sebagai input data dalam

menunjang pengambilan keputusan

penanggulangan kebakaran gambut. Untuk itu

diperlukan penelitian lebih lanjut untuk

mendeteksi areal kebakaran menggunakan data

citra satelit dengan resolusi spasial dan temporal

yang lebih tinggi.

DAFTAR PUSTAKA

Direktorat Penanggulangan Kebakaran Hutan2001. Perangkat Organisasi

Penanggulanagn Kebakaran Hutan Propinsi dan Kabupaten/Kota. Makalah

dalam Pelatihan Kebakaran HutanTingkat Manajemen Medan, 26 – 27 Juni 2001. Medan: Unit ManajemenLeuser

Forest Fire Prevention Management Project 2.2004. Sistem Deteksi dan PeringatanDini. http://ffpmp2.hp.infoseek.co.jp/earlypageindo.htm [23 April 2004]

Hidayat, A. Kushardono D, Asriningrum W,Zubaedah A dan Efendy, I. 2003.Laporan Verifikasi dan Validasi MetodePemantauan Mitigasi Bencana

Kebakaran Hutan dan Kekeringan. Jakarta: Pusat PengembanganPemanfaatan dan TeknologiPenginderaan Jauh-LAPAN.

Kementrian Lingkungan Hidup. 2002. Status Lingkungan Hidup Daerah 2002: Kabupaten Bengkalis. www.menlh.go.id/terbaru/soe/artikel.php?article?_id=821 [12 Maret 2005]

Soewarso 2003. Penyusunan Pencegahan Kebakaran Hutan Rawa Gambut dengan Menggunakan Model Prediksi. [Disertasi]

Bogor: Sekolah Pascasarjana InstitutPertanian Bogor (tidak dipublikasi)

Solichin 2004. Hotspot Tidak Selalu Titik Kebakaran (Mengenal Hotspot Bagian 1). Palembang: South Sumatera Forest FireManagement Project (SSFFMP)Newsletters Hotspot,. Februari 2004; 1:2-3.

Sunuprapto H. 2000. Forest Fire Monitoring and Damage Assesment Using Remotely Sensed Data and Geographical InformationSystems (A Case Study in South Sumatera

Indonesia). [Thesis]. Enschede TheNetherlands: Internastional Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences(ITC) (tidak dipublikasi).




59

MODIFIKASI MODEL HIDROGRAF SATUAN SINTETIK GAMA 1

DI DAERAH ALIRAN SUNGAI CILIWUNG HULU

(GAMA 1 SYNTHETIC UNIT HYDROGRAPH MODIFICATION

ON UPPER CILIWUNG WATERSHED)

Bejo Slamet 1), Lailan Syaufina 2), dan Hendrayanto 2)

1) Departeman Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Sumatera Utara-Medan2) Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor-Bogor

Abstract

Synthetic unit hydrograph (SUH) has been widely used to estimate unit hydrograph in ungauged watershed. Synthetic Unit Hydrograph using watershed morphometric is one of the important

method. The Gama 1 model is one of the synthetic unit hydrograph model which is developed in

Indonesia. This model is an empirical model that usually need to be validated when applied in othersdifferent watersheds. The aim of this research is to find out the best model of synthetic unithydrograph for Upper Ciliwung Watershed base on GAMA 1 SUH. The results show that to increased

the model accuration, GAMA 1 SUH need to readjust their constants of model variables.Keywords: synthetic unit hydrograph, ungauged watershed, upper Ciliwung, watershed morphometric

Abstrak

Hidrograf satuan sintetik (HSS) telah digunakan secara luas untuk menduga bentuk hidrograf satuandari suatu daerah aliran sungai yang tidak memiliki stasiun hidrometri. Hidrograf satuan yangdikembangkan dengan memanfaatkan data morfometri daerah aliran sungai (DAS) adalah salah satumetode yang penting. Gama 1 adalah salah satu model pendugaan hidrograf satuan yangdikembangkan dengan data empirik dari wilayah indonesia. Model ini merupakan model empirik yangmembutuhkan pengujian manakala digunakan pada suatu DAS yang memiliki karakteristik berbedadengan yang digunakan untuk membangun model. Tujuan dari penelitian ini adalah untukmendapatkan model HSS terbaik bagi DAS Ciliwung Hulu melalui modifikasi persamaan dari model HSSGama 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan memodifikasi persamaan model HSS Gama 1maka terjadi peningkatan keakuratan dalam pendugaan hidrograf satuan DAS Ciliwung Hulu.

Kata kunci: Ciliwung Hulu, daerah aliran sungai, hidrograf satuan sintetik (HSS), modifikasi

PENDAHULUAN

Daerah aliran sungai (DAS) secara umum

didefinisikan sebagai suatu hamparan

wilayah/kawasan yang dibatasi oleh pembatas

topografi (punggung bukit) yang menerima,mengunpulkan air hujan, sedimen dan unsur hara

serta mengalirkannya melalui anak-anak sungai

dan keluar pada satu titik (outlet). DAS

merupakan suatu ekosistem yang di dalamnya

terjadi interaksi antara faktor-faktor biotik

(vegetasi) dan faktor-faktor fisik (tanah dan iklim)

serta manusia dengan segala aktifitasnya.

Interaksi tersebut dinyatakan dalam bentuk

kesinambungan masukan dan keluaran yang

mencirikan keadaan hidrologis DAS tersebut.

Kualitas ekosistem suatu DAS dapat dilihat dari

output ekosistem tersebut dan secara fisik antara

lain dapat diukur dari fluktuasi debit, besarnya

erosi, sedimentasi, aliran permukaan, dan

produktifitas lahan.

Debit sungai merupakan indikator fungsi

DAS dalam pengaturan proses, khususnya dalam

transformasi (alih ragam) hujan menjadi aliran.Debit umumnya disajikan dalam bentuk hidrograf.

Hidrograf debit merupakan penyajian grafis

hubungan debit aliran dengan waktu yang

menggambarkan perilaku debit dalam kurun

waktu tertentu (Harto, 1993).

Data pengukuran tinggi muka air, debit,

hujan harian dan hujan yang lebih pendek, yang

memiliki kuantitas, kualitas, dan kontinuitas yang

baik tidak selalu tersedia di setiap DAS.

Ketiadaan data tersebut mengakibatkan

terkendalanya berbagai kegiatan yang

memerlukan data debit. Kendala tersebut dapat



Modifikasi Model Hidrograf Satuan Sintetik Gama 1…


60

diatasi dengan dikembangkannya bebagai model

untuk mendapatkan hidrograf dari sutau DAS

yang tidak memiliki alat ukur (stasiun hidrometri).

Salah satu metode yang umum digunakan adalah

mencari hubungan antara parameter fisik DAS

dengan bentuk hidrograf.

Seyhan (1977) mengemukakan bahwa di

dalam sistem DAS terdapat sifat khas yang

menunjukkan sifat tanggapan (respon) DAS

terhadap suatu masukan (hujan) tertentu.

Tanggapan ini diandaikan tetap untuk masukan

hujan dengan besaran dan penyebaran tertentu.

Tanggapan ini dikenal dengan hidrograf satuan

(unit hydrograph). Hidrograf satuan merupakan

hidrograf limpasan langsung (direct runoff

hydrograph) yang dihasilkan oleh hujan efektif

yang terjadi secara merata di seluruh DAS dan

dengan intensitas tetap dalam satuan waktu yang

ditetapkan. Harto (1993) mengemukakan suatu

metode untuk mendapatkan hidrograf satuan

sintetik dari suatu DAS yang tidak mempunyai

alat ukur hidrometri, metode ini dikenal dengan

Model Hidrograf Satuan Sintetik (HSS) Gama 1.

Model HSS Gama 1 dikembangkan

berdasarkan pendekatan empiris. Pendekatan

empiris seringkali bersifat setempat, sehingga

untuk digunakan di tempat lain memerlukan

pengujian keberlakuannya. Tujuan dari penelitian

ini adalah (1) mendapatkan informasi keberlakuan

model hidrograf satuan sintetik Gama 1 pada DAS

Ciliwung Hulu, dan (2) mendapatkan model

hidrograf satuan sintetik yang lebih sesuai untuk

menduga hidrograf satuan DAS Ciliwung Hulu.

METODOLOGI PENELITIAN

Penelitian dilakukan di DAS Ciliwung

Hulu. Penelitian dilakukan selama 7 bulan dimulai

pada bulan September 2005 hingga bulan Maret

2006. Bahan dan alat yang digunakan dalam

penelitian ini adalah: Peta Rupa Bumi Digital

skala 1 : 25.000, Lembar 1209-124 Salabintana,

Lembar 1209-141 Ciawi, Lembar 1209-142

Cisarua, data tinggi muka air (TMA) jam-jaman,

data hujan jam-jaman, curvimeter, planimeter,

seperangkat PC, perangkat lunak Microsoft Excel.

Data tinggi muka air (TMA) dan curah hujan yang

dipergunakan adalah data hasil pengukuran

periode tahun 2003-2005. Model HSS Gama 1

digunakan dalam pendugaan HSS DAS Ciliwung

Hulu berikut modifikasinya.

Gambar 1. Lokasi Penelitian

Metode Penelitian

Penentuan Hidrograf Satuan Pengukuran

Hidrograf satuan hasil pengukuranditentukan dengan cara:

1.

Pemilihan hujan tunggal yang menyebabkandirect runoff (DRO) beserta pasangan hidrogafdebitnya. Selanjutnya memisahkan aliran

dasar (base flow) dari hidrograf total sehinggadiperoleh hidrograf aliran langsung saja.Pemisahan aliran dasar dari hidrograf total

dilakukan dengan metode straight line

method.2. Menentukan besaran hujan efektif yang

membentuk hidrograf DRO denganmenggunakan persamaan yang dikemukakan

oleh Viessman et al. (1989), seperti berikut:

Hujan efektif =

( )t DROx∑ ∆

Di mana:

DRO : Aliran langsung yang terukur(m3 /s),

t ∆ : Interval waktu pengukuran (jam) A : Luas DAS (m2)

3.

Menentukan hidrograf satuan hasil

pengukuran dari DAS Ciliwung Hulu dengancara membagi setiap ordinat dari hidrografDRO yang terukur dengan hujan efektif yangmembentuk DRO.

Hidrograf Satuan Sintetik (HSS) Gama 1Parameter morfometri DAS diperoleh

dari pengukuran peta topografi skala 1 : 25.000dan perhitungan dari hasil pengukuran tersebut.Pengukuran untuk masing-masing parameter

dilakukan sebanyak 3 (tiga) kali untukmendapatkan hasil pengukuran yang baik.Komponen hidrograf satuan sintetik Gama 1 yangdicari terdiri dari 4 (empat) variabel pokok yaitu: waktu naik/ time to rise (TR), debit puncak/ peak

discharge (QP), waktu dasar/ time to base (TB) dankoefisien tampungan (K), dengan persamaan-

persamaan (Harto, 1993) sebagai berikut:





61

TR = 0,43 (L/100 SF)3 + 1,0665 SIM +

1,2775

QP = 0,1836 A 0,5886 TR -0,4008 JN0,2381 ..........................................(3)

TB = 27,4132 TR 0,1457 S -0,0986 SN0,7344 RUA 0,2574

Koefisien tampungan yang dipergunakan

untuk menetapkan kurva resesi hidrograf satuandidekati dengan persamaan eksponensial sepertiberikut:K = 0,5617 A 0,1798 S-0,1446 SF -1,0897 D0,0452

Sisi resesi dinyatakan dalam bentukpersamaan eksponensial sebagai berikut:

Qt = Qp e-t/k di mana:Qt = debit dihitung pada waktu t jam setelah

Qp, dalam m3 /detikQp = debit puncak (dengan waktu pada

debit puncak dianggap t = 0), dalamm3 /detikL = Panjang maksimum sungai utama (km)SIM = WF x RUAWF = W U /W L W U = lebar DAS yang diukur di titik di sungai

yang berjarak 0,75 L dan tegak lurusdengan stasiun hidrometri

W L = lebar DAS yang diukur di titik di sungai yang berjarak 0,25 L dan tegak lurusdengan stasiun hidrometri

RUA = A U /A A U = lluas DAS yang diukur di hulu garis yang

ditarik tegak lurus garis hubung antarastasiun hidrometri dengan titik yangpaling dekat dengan titik berat DAS disungai, melewati titik tersebut.

S = perbandingan antara selisih titik

tertinggi dengan titik luaran (outlet ) diSungai utama, dengan panjang sungai

utama yang terletak pada kedua titiktersebut.

A = Luas total DAS (Km2) JN = (∑sungai orde 1) – 1SN = perbandingan antara jumlah orde sungai

tingkat satu dengan jumlah orde sungaisemua tingkat

SF = (Jumlah panjang sungai orde 1)/(Jumlahpanjang sungai semua orde)

D = Kerapatan Drainase DAS (Km/Km2)

Uji Kuantitatif HSS dengan Hidrograf Satuan

Pengukuran

Perbandingan kuantitatif antara hidrografsatuan sintetik dan hidrograf satuan pengukuranmenggunakan ukuran-ukuran yang dikemukakanoleh (Chou & Wang 2002) yaitu:

1. Coefficient of efficiency (CE):

$2

1

2

1

1

( ) ( )

( )

N

t

N

t

CE

q t q t

q t q

=

=

= −

⎡ ⎤−∑⎣ ⎦

⎡ ⎤−∑⎣ ⎦

2.

Relative error dari volume total (EV)

$

1

1

( ) ( )

( )

N

t

N

t

q t q t

EV

q t

=

=

⎡ ⎤−⎣ ⎦

=∑

∑ x 100%

3. Relative error dari debit Puncak (EQp)

$

100%q p qp

EQp xqp

−=

4. Absolute error dari Debit Puncak (ETp)^

ETp TP TP = −

Di mana $q (t) merupakan estimasi hasil simulasi

dari q(t), sedangkan q (t) merupakan nilai rata-

rata dari q(t).

Modifikasi Model

Modifikasi model dilakukan untukmendapatkan model HSS Gama 1 yang sesuaidengan hidrograf satuan pengukuran DASCiliwung Hulu. Modifikasi dilakukan denganmeminimalkan selisih antara hasil pengukurandengan hasil model melalui perubahankonstanta model HSS Gama 1.


Hasil pengukuran dan perhitungan

parameter morfometri DAS Ciliwung Hulu yangdipergunakan dalam memodifikasi hidrografsatuan sintetik (HSS) Gama 1 disajikan dalamTabel 1.

Komponen hidrograf satuan DASCiliwung Hulu disajikan dalam Tabel 2. Hidrograf

satuan sintetik (HSS) Gama 1 dibandingkandengan Hidrograf Satuan pengukuran di DASCiliwung Hulu periode tahun 2003 sampai 2005disajikan dalam Gambar 2. Selanjutnya hasilpengujian kuantitatif HSS Gama 1 terhadap HSpengukuran DAS Ciliwung Hulu disajikan dalamTabel 3.





62

Tabel 1. Parameter Morfometri DAS Ciliwung Hulu

No. Parameter Morfometri Besaran

1 Faktor Sumber/ Source Factor (SF) 0,52872 Frekuensi Sumber/ Source frequency (SN) 0,50483 Panjang Sungai Maksimum (L) 24,46 km

4 Faktor Lebar/W idth Factor (WF) 1,9135 Luas Total DAS (A) 149,230 km2

6 Luas Relatif DAS Bagian Hulu/R elative Upstream Area (RUA) = A U /A 0,54287 Faktor simetri/ Symmetry Factor (SIM) = WF x RUA 1,03848 Jumlah Pertemuan Sungai/ Joint Frequency (JN) 2639 Kerapatan Drainase/ drainage density (D) 2,93610 Kemiringan DAS/ Slope (S) 0,1112

Tabel 2. Komponen HSS Gama 1 dan HS Pengukuran di DAS Ciliwung Hulu

Parameter HS

Pengukuran

HSS

Gama 1

Waktu Puncak (TP) 2 Jam 2,43 JamDebit Puncak (QP) 6,01 m3 /det 9,23 m3 /det

Waktu Dasar (TB) 36 Jam 20,04 Jam

Tabel 3. Hasil Uji Kuantitatif HSS Gama 1 Terhadap HS Pengukuran DAS Ciliwung Hulu.

NO. Parameter Nilai

1 Coefficient of efficiency (CE) 0,812 Relative error dari volume total (EV) 17%3 Absolute Error dari debit puncak (AEQp) 3,22 m3 /det4 Relative error dari debit puncak (EQp) 53,58%5 Absolute error dari waktu puncak (ETp) 0,43 Jam

0,00

1,002,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

9,00

10,00

0 2 3 5 7 9 1 1 1 3 1 5 1 7 1 9 2 1 2 3 2 5 2 7 2 9 3 1 3 3 3 5

Waktu (Jam)

D e b i t ( m 3 / d e t )

HSS GAMA1

HS Periode 2003-2005

Gambar 2. Hidrograf satuan hasil pengukuran dan HSS Gama 1 hasil pemodelan

Tabel 3 menunjukkan bahwa hasil darimodel HSS Gama 1 mempunyai nilai coefficient ofefficiency (CE) sebesar 0,81. Nilai coefficient of

efficiency (CE) menunjukkan seberapa dekatbentuk hidrograf satuan sintetik menyerupai

bentuk hidrograf satuan hasil pengukurannya.Nilai CE semakin mendekati 1 (satu) makahidrograf satuan sintetik mempunyai bentuk yangsama dengan hidrograf satuan hasil pengukuran

(Chou & Wang 2002). Nilai ini memperlihatkan





63

bahwa pemodelan HSS Gama 1 di DAS Ciliwung

Hulu masih menunjukkan perbedaan yang cukupsignifikan dengan hidrograf satuanpengukurannya. Selain itu ditinjau dari besarnyanilai relative error volume total (EV) masih cukupbesar yaitu sebesar 17%. Nilai EV semakin

mendekati 0 (nol) maka model akan semakin baiktingkat keakuratannya. Nilai EV 0 (nol) berarti volume hidrograf satuan sintetik hasil modeldengan hidrograf satuan pengukuran tidakberbeda (Chou & Wang 2002).

Parameter uji lain yang menunjukkanbahwa HSS Gama 1 masih belum baik dalammenduga hidrograf satuan di DAS Ciliwung Hulu

adalah nilai relative error debit puncak (EQp) yangmasih tinggi yaitu sebesar 53,58%. Hal ini berartiperbedaan antara besarnya debit puncak antaraHSS Gama 1 dengan hidrograf satuan

pengukuran masih tinggi. Besaran debit puncakdalam analisis hidrologi merupakan parameter yang sangat penting, sehingga model hidrografsatuan sintetik Gama 1 perlu disesuaikan agarpendugaannya mempunyai tingkat keakuratan

yang tinggi.Besarnya absolute error waktu puncak

(ETp) juga masih cukup tinggi. Hasil pemodelandengan HSS Gama 1 diperoleh hasil besarnyaperbedaan antara waktu puncak hidrograf satuansintetik dengan waktu puncak hidrograf satuanpengukuran masih berada diatas 25 menit (0,43 jam). Nilai ETp yang cukup tinggi dapat

diakibatkan oleh karena pembuatan selang waktupengamatan debit pengukuran yang cukup lama yaitu setiap 1 jam. Selang pengamatan jam-jamanini yang menyebabkan perbedaan waktu puncakhidrograf dengan waktu puncak hasil pengukuran

menjadi cukup lama. Pengamatan dengan selang waktu yang lebih pendek diharapkan dapatmemperbaiki nilai ETp.

Gambar 2 dan Tabel 3 menunjukkanbahwa model HSS Gama 1 masih menunjukkan

adanya penyimpangan dari HS pengukuran.

Penyimpangan terutama untuk parameter debitpuncak dan waktu puncak. Untuk mendapatkanmodel pendugaan hidrograf satuan yang lebihsesuai di DAS Ciliwung Hulu, dilakukanpenyesuaian model HSS Gama 1 denganhidrograf satuan pengukuran dengan merubahkonstanta model

Hasil modifikasi dari model HSS Gama1 dengan cara merubah konstanta masing-masing persamaan didapatkan model barudengan masing-masing persamaan sebagaiberikut:

HSS Gama 1 Modifikasi

0,4296

3,0004

0,8737 1, 0918

100

TR L

SIM

SF

= + +⎛ ⎞⎜ ⎟⎝ ⎠

0,22490,5768 0,40240,1264QP A TR JN

−=

0,1697 1,09700,2371 0,05750,5820 K S SF D

− −=

/5,9247.

t Qt Qp

e

−=

0,3898 0,6438 0,17640,237627,4180TB S SN RUATR

−=

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

8.00

9.00

0 3 6 9 1 2 1 5 1 8 2 1 2 4 2 7 3 0 3 3 3 6 3 9 4 2

Waktu (Jam)

D e b i t ( m 3 / d e t )

HS Pengukuran

HSS Gama 1

HSS Modifikasi

Gambar 3. Bentuk Hidrograf satuan sintetik setelah dilakukan modifikasi dan hidrograf satuan hasil pengukuran





64

Tabel 4. Perubahan nilai parameter uji kuantitatif model HSS Gama 1 yang telah dimodifikasi terhadap HSrata-rata pengukuran

Model

NO. ParameterHSS Gama 1

HSS

Modifikasi

1 Coefficient of efficiency (CE) 0,81 0,992 Relative error dari volume total (EV) 17% -1%3 Absolute error dari debit puncak (AEQp) 3,22 m3 /det 0 m3 /det4 Relative error dari debit Puncak (EQp) 53,58% 0,00%5 Absolute error dari waktu Puncak (ETp) 0,43 Jam 0 jam

Bentuk hidrograf satuan sintetik untukDAS Ciliwung Hulu setelah dilakukan modifikasiterhadap model HSS Gama 1 disajikan dalamGambar 3. Selanjutnya analisis uji kuantitatifbagi kedua set model tersebut dapat dilihatpada Tabel 4.

Modifikasi terhadap model HSS Gama 1

memberikan hasil pendugaan bentuk hidrografsatuan DAS Ciliwung Hulu dengan sangatmemuaskan. Nilai Coefficient of efficiency (CE)semakin mendekati 1 (satu) yang berarti hidrografhasil simulasi mempunyai bentuk yang hampirsama dengan hidrograf satuan pengukuran.Penyesuaian konstanta model semakinmeningkatkan tingkat keakuratan pendugaan

yang dapat dilihat dari perbaikan nilai relativeerror volume total (EV) yang semula sebesar 17%menjadi -1%. Hal ini menunjukkan bahwa antarahidrograf satuan hasil pengukuran dengan HSSModifikasi tidak terjadi perbedaan volume.

Penyesuaian konstanta model jugameningkatkan ketelitian dalam mendugabesarnya debit puncak yaitu terjadi perubahannilai EQp dari 53,58% menjadi 0,00% atau yangtadinya terjadi perbedaan absolut debit puncaksebesar 3,22 m3 /det menjadi tidak terjadiperbedaan debit puncak. Dengan kata lain debitpuncak HS pengukuran dengan HSS Modifikasitidak berbeda. Modifikasi model terhadap HSSGama 1 juga meningkatkan keakuratanpendugaan waktu puncak yang ditunjukkan olehperubahan nilai ETp dari 0,43 jam menjadi 0 jam, yang berarti setelah penyesuaian konstanta model

tidak terjadi perbedaan antara waktu puncak HSSdengan waktu puncak hidrograf satuanpengukuran. Berdasarkan nilai-nilai parameter ujikuantitatif tersebut maka model HSS Gama 1Modifikasi dapat diterapkan di DAS Ciliwung Huludengan tingkat keakuratan yang tinggi.

Hasil pendugaan dari model modifikasi yang lebih baik ini dimungkinkan oleh adanyakondisi-kondisi tertentu dari parameter DASCiliwung Hulu yang belum tercakup pada saatModel HSS Gama 1 dikembangkan. Singh (1981)mengemukakan bahwa informasi tambahanberikut data fisik dan data lainnya memungkinkan

untuk dilakukannya modifikasi terhadap suatu

model hidrograf satuan jika memang dianggapdiperlukan. Hidrograf satuan sintetik akan dapatdipergunakan untuk menduga hidrograf satuandari suatu DAS jika menggunakan data yangrepresentatif/mewakili kondisi DAS tersebut(Hoffmeister dan Weisman (1977). Dengan katalain penyesuaian terhadap suatu model dengan

menggunakan data dari DAS yang bersangkutanakan meningkatkan keakuratan model. Halsenada juga sesuai dengan apa yang diungkapkanoleh Harto (2000) di mana model yangdikembangkan dari DAS dengan karakteristik yang berbeda akan menyebabkan penyimpangan yang cukup besar dalam menduga hidrografsatuan dibandingkan dengan model yangdikembangkan dari data DAS-DAS yangmempunyai karakteristik hampir serupa denganDAS yang mau diduga hidrograf satuannya.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan1. Penerapan Model HSS Gama 1 di DAS

Ciliwung Hulu masih memberikan hasil yangcukup berbeda dengan HS pengukuran yang ditunjukkan oleh nilai c oefficient ofefficiency (CE) sebesar 0,81 dan nilai relativeerror dari debit puncak (EQp) sebesar 53,58%.

2.

Modifikasi terhadap Model HSS Gama 1mampu meningkatkan keakuratanpendugaan yang ditunjukkan oleh nilaic oefficient of efficiency (CE) sebesar 0,99 dannilai relative error dari debit puncak (EQp)

sebesar 0,00%.

Saran

1. Perlu penelitian lanjutan denganmemanfaatkan hidrograf debit denganselang waktu yang lebih pendek untukmeminimalkan perbedaan antara waktupuncak HSS dengan waktu puncak hasilpengukuran.

2.

Perlu pengujian lagi terhadap model HSSGama 1 dengan menggunakan DAS yanglainnya terutama DAS-DAS di luar Pulau Jawa.





65

DAFTAR PUSTAKA

Chou CM, Wang RY. 2002. On-line Estimation of

Unit Hydrograph Using The Wavelet-Based LMS Algorithm. Hydrol Sci. 47 (5): 721-738.

Harto, S. 1993. Analisis Hidrologi. Jakarta: PTGramedia Pustaka Utama.

Harto. S. 2000. Hidrologi: Teori, Masalah, Penyelesaian. Yogyakarta: Nafiri Offset.

Hoffmeister, G and R. M. Weisman. 1977. Accuracy of Synthetic Hydrographs Derived

From Representative Basins. Hydrol Sci. XXII, 2 6/1977

Seyhan E. 1977. Dasar- Dasar Hidrologi. SubagyoS, penerjemah; Prawirohatmodjo S,editor. Yogyakarta: Gajah MadaUniversity. Terjemahan dari:

Fundamentals of Hydrology.

Singh, K. P. 1981. Derivation and Regionalizationof Unit Hydrograph Parameters for Illinois

(Dam Safety Program). SWS ContractReport 258. Illinois Institute of NaturalResources. USA.

Viessman W, Lewis GL, Knapp JW. 1989. Introduction to Hydrology. Ed Ke-3. New York: Harper & Row, Publisher, Inc.




66

SIFAT DASAR PEREKAT LIKUIDA KAYU DARI BEBERAPA JENIS KAYU

(CHARACTERISTIC OF WOOD LIQUID ADHESIVES FROM SEVERAL WOOD SPECIES)

Iwan Risnasari1) dan Surdiding Ruhendi 2)

1) Departeman Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Sumatera Utara-Medan,Email: [email protected]

2)Departemen Hasil Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor-Bogor

Abstract

Sawdust wood wastes could be converted into adhesives through liquefaction by phenol. Wood liquidsmade of Jati (Tectona grandis), Damar (Agathis spp) and Keruing (Dypterocarpus spp) sawdust wasinvestigated. The quality of wood liquids in terms of specific gravity, viscocity, pH, resin solid content,gelating time and colour was compared to Phenol Resorsinol Formaldehyde (PRF) as a standard. These

three species of wood were chosen based on the extractive content representation which was high for Jati, medium for Keruing and low for Damar. Wood in the form of sawdust (40 mesh) was liquefied inphenol (wood: phenol = 1 : 5 (w/w)) at 100oC for 30 minute, adding NaOH and finally addingformaldehyde with F/P ratio of 2.1. The aim of this research is to find out the effect of extractive of wood waste to quality of wood liquids. Research resulst indicated, that specific gravity, viscocity andresin solid content of wood liquids were very close to those of PRF, except gelating time was shorterand the colour which was darker. Between species of wood shown that the higher the extractivecontent the longer the gelating time and the higher the solid content. Meanwhile the average value ofspecific gravity, color and pH were almost the same. The extractive content implies the quality of wood liquids.

Keywords: adhesive, extractive, liquefaction, wood liquids

Abstrak

Limbah kayu berupa serbuk kayu (sawdust) berpotensi untuk dijadikan sebagai bahan baku perekatmelalui metode liquifikasi kayu dengan fenol. Likuida kayu dibuat dari jenis kayu jati, keruing dan

agatis. Kualitas kayu berupa berat jenis, viskositas, pH, kadar padatan, waktu gelatinasi, dan warnadibandingkan dengan Phenol Resorsinol Formaldehyde (PRF) sebagai standar. Ketiga jenis kayu inidipilih berdasarkan kadar zat ekstraktif yang dikandungnya, yaitu tinggi untuk jati, sedang untukkeruing dan rendah untuk agatis. Kayu dalam bentuk serbuk (40 mesh) diliquifikasi dengan fenol (kayu:

fenol = 1 : 5 (w/w) pada temperatur 100oC selama 30 menit. Kemudian dilakukan penambahan sodiumhidroxida dan formalin dengan molar rasio F/P = 2,1. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahuipengaruh kandungan zat ekstraktif pada limbah kayu terhadap kualitas likuida kayu yang dihasilkan.Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa berat jenis, viskositas dan kadar likuida kayu mendekati PRF,kecuali waktu gelatinasi yang pendek dan warna yang gelap. Tingginya kadar ekstraktif menunjukkan

tingginya waktu gelatinasi dan kadar padatan. Sementara nilai rata-rata berat jenis, warna, dan pHhampir sama. Kadar zat ekstraktif mempengaruhi kualitas dari likuida kayu yang dihasilkan. Senyawalain yang juga berperan penting dalam mempengaruhi kualitas perekat tersebut adalah terpena dandamar.Kata kunci: perekat, ekstraktif, liquifikasi, likuida kayu

PENDAHULUAN

Kebutuhan manusia terhadap kayu

sebagai bahan bangunan hingga peralatan rumah

tangga akan semakin meningkat seiring dengan

meningkatnya jumlah penduduk dan

berkembangnya teknologi. Namun peningkatan

kebutuhan ini tidak diimbangi oleh ketersediaan

bahan kayu tersebut. Marimin et a.l (2000)

mengungkapkan bahwa kebutuhan kayu pada

tahun 2004 diperkirakan akan mencapai 51 juta

m3, sementara data dari Direktorat Jenderal Bina

Produksi Kehutanan (2004) menunjukkan bahwa

produksi kayu bulat pada tahun 2004 hanya

sebesar 13.548.938 m3. Berdasarkan data hasil

perhitungan tersebut maka dapat dilihat bahwa



Sifat Dasar Perekat Likuida Kayu dari Beberapa Jenis Kayu...


67

kesenjangan antara demand dan supply kayu bulat

Indonesia cukup besar dan ada kecenderungan

semakin lama semakin besar.

Di lain pihak, pemanfaatan kayu solid

yang ada hingga saat ini masih belum efisien.

Hal ini ditunjukkan oleh tingginya volume

limbah yang dihasilkan, baik limbah yang

dihasilkan dari kegiatan penebangan maupun

limbah dari industri pengolahan kayu. Melihat

fenomena tersebut, maka jalan keluar yang

dapat dilakukan adalah dengan mengurangi

ketergantungan terhadap penggunaan kayu solid

dengan cara mensubstitusi penggunaan kayu

solid tersebut dengan bahan lain yang

mempunyai potensi besar. Bahan lain yang

mempunyai potensi cukup besar tersebut adalah

limbah kayu dan limbah yang berbahan

lignoselulosa lain seperti limbah hasil pertanian

dan perkebunan yang juga menimbulkan masalah

cukup serius dalam hal penanggulangannya. Bahan-

bahan berlignoselulosa tersebut dapat diolah

menjadi suatu produk yang dapat menggantikan

kedudukan kayu solid, yaitu produk papan

komposit. Istilah papan komposit adalah produk

kayu yang terbuat dari potongan yang lebih kecil

dan direkat bersama-sama (Bodig dan Jayne,

1982; Maloney, 1996). Penggunaan istilah

komposit kayu saat ini meliputi produk panel-

panel kayu, molded products, in-organic-bonded

products, dan produk kayu lainnya (Bao dan

Eckelman, 1995).Untuk menghasilkan produk-produk

tersebut, maka mutlak diperlukan adanya

perekat (adhesive), yaitu suatu substansi yang

dapat menyatukan dua buah benda atau lebih

melalui ikatan permukaan. Sehingga di masa

mendatang kebutuhan perekat akan semakin

meningkat. Namun industri perekatan di

Indonesia saat ini belum mampu memenuhi

kebutuhan pasar. Dengan demikian perlu

dilakukan upaya-upaya untuk dapat

menghasilkan perekat alternatif yang dapat

menggantikan perekat sintetis yang ada saat ini.Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu

dengan mengkonversi serbuk kayu dengan

proses kimia sederhana, di mana produk perekat

yang dihasilkannya dikenal dengan likuida kayu.

Likuida kayu merupakan hasil reaksi antara

lignin yang ada dalam serbuk kayu dan senyawa

aromatik alkohol pada suhu tinggi, sehingga

didapatkan suatu larutan yang dapat digunakan

sebagai perekat (Ruhendi et al, 2000). Teknologi

ini akan sangat bermanfaat, karena selain dapat

menghasilkan produk perekat alternatif yang

dapat mensubstitusi penggunaan perekat sintetis

tetapi juga dapat mengatasi permasalahan limbah

yang melimpah saat ini. Limbah yang mengandung

lignoselulosa yang tersedia tentunya sangat

beragam dari segi jenis kayu yang merupakan

sumber limbah tersebut. Kondisi yang demikian

akan menghasilkan kualitas perekat yang

dihasilkan berbeda-beda sesuai dengan jenis

limbah kayu yang digunakan.

Dengan demikian perlu untuk

mengetahui pengaruh zat ekstraktif yang ada

didalam limbah kayu terhadap kualitas perekat

yang dihasilkan. Pengaruh zat ekstraktif ini

dapat diketahui jika limbah-limbah kayu yang

digunakan memiliki kandungan zat ekstraktif

yang berbeda nyata, yaitu sesuai dengan

klasifikasi zat ekstraktif (rendah, sedang dan

tinggi).

BAHAN DAN METODE

Penelitian ini menggunakan bahan baku

berupa serbuk kayu berukuran 40 mesh yang

memiliki kandungan zat ekstraktif berbeda dari

jenis kayu jati, keruing dan agatis. Bahan lainnya

adalah larutan fenol teknis, formalin NaOH 40%,

H2SO4 98% dan aquades.

Proses pembuatan likuida kayu dimulai

dengan persiapan bahan baku berupa serbuk

kayu berukuran 40 mesh dan penentuan kadar

air setiap jenisnya. Serbuk kayu tersebut siap

digunakan setelah kadar airnya mencapai ± 5%.Selain itu juga ditentukan kadar ekstraktif

masing-masing jenis dengan menggunakan

metode kelarutan dalam air dingin.

Serbuk kayu berukuran 40 mesh dengan

kadar air ± 5% dari masing-masing jenis

disiapkan untuk dimodifikasi dengan cara

mencampurkan serbuk kayu dengan larutan

fenol teknis dengan perbandingan 1 : 5

berdasarkan berat. Kemudian dilakukan

penambahan H2SO4 98% sebanyak 5% dari jumlah

larutan fenol. Campuran diaduk hingga merata

dan dipanaskan pada suhu 1000C selama ± 30menit atau sampai larutan menjadi homogen.

Larutan yang sudah homogen tersebut

didinginkan dan siap digunakan sebagai likuida

kayu.

Perekat utama hasil liquifikasi dicampur

dengan NaOH 40% sampai pH-nya menjadi 11,

kemudian ditambahkan formalin pada molar

rasio F/P : 2.1. Selanjutnya perekat yang telah

jadi siap diaplikasikan pada produk.

Analisis kualitas perekat berupa berat

jenis, viskositas, kadar padatan, waktu gelatinasi

dan derajat keasaman (pH) dilakukan





68

berdasarkan standar SNI 06-0121-1987

mengenai kualitas perekat fenol formaldehid.

Berat Jenis ditentukan dengan

memasukkan aquades ke dalam piknometer 50

ml yang telah dikeringkan dan diketahui

beratnya. Kemudian ditimbang. Setelah air

dibuang dan piknometer dikeringkan, maka

sampel perekat dimasukkan ke dalam

piknometer dan ditimbang.

Viskositas perekat ditentukan dengan

memasukkan perekat ke dalam gelas piala 100

ml dan diaduk hingga tidak ada udara di dalam

perekat tersebut. Bandul atau rotor dari alat

viskotester dimasukkan ke dalam perekat hingga

alat menunjukkan nilai yang konstan.

Derajat Keasaman (pH) diketahui dengan

memasukkan perekat ke dalam gelas piala 100

ml, kemudian dicelupkan ujung kertas lakmus

pada perekat tersebut. Setelah itu dilihat

perubahan warna yang terjadi pada kertas

lakmus yang menunjukkan nilai pH tertentu.

Kadar Padatan ditentukan dengan

menimbang masing-masing sampel perekat ke

dalam wadah yang sudah diketahui beratnya dan

dioven pada suhu (103 ± 2) 0C selama 24 jam.

Setelah dikeluarkan dari oven, sampel perekat

segera dimasukkan ke dalam eksikator sampai

dingin kemudian ditimbang.

Waktu Gelatinasi ditentukan dengan cara

contoh uji perekat dimasukkan ke dalam tabung

reaksi 100 ml dengan catatan waktu saat ini (To).

Tabung reaksi dan perekat dimasukkan ke dalam

water bath dengan suhu 900C. Sampel

diperhatikan dengan seksama sampai terjadi

suatu ketidaknormalan yang dapat berupa

perubahan viskositas, pengerasan atau

perubahan warna.


Hasil ekstraksi terhadap ketiga jenis

serbuk kayu dengan metode kelarutan air dingin

menunjukkan nilai 4,29% untuk jati, 2,12% untukkeruing dan 0,6 untuk agatis. Perekat yang

dibuat dari ketiga jenis serbuk dengan

kandungan zat ekstraktif yang berbeda tersebut

mempunyai sifat-sifat seperti pada Tabel 1.

Berat Jenis

Berat jenis dari likuida kayu yang

dihasilkan berkisar antara 1,23 – 1,25, di mana

nilai tersebut lebih besar dari nilai standar berat

jenis untuk perekat fenol formaldehida yaitu

sebesar 1,194. Berat jenis yang paling tinggi

dihasilkan dari perekat likuida kayu agatis. Hal

tersebut diasumsikan karena serbuk agatis lebih

bersifat volumenous dibandingkan serbuk kayu

lainnya, sehingga dapat menambah berat

perekat.

Viskositas

Tabel 1 memperlihatkan nilai viskositas

perekat likuida kayu jati dan keruing termasuk

ke dalam kisaran viskositas yang dipersyaratkan

berdasarkan SNI 06-0121-1987 untuk perekat

fenol formaldehid, sedangkan perekat likuida

kayu agatis tidak memenuhi persyaratan. Nilai

viskositas dari perekat likuida kayu jati dan

keruing tidak jauh berbeda meskipun keduanya

memiliki kandungan zat ekstraktif yang berbeda.

Namun untuk perekat dari serbuk agatis yang

memiliki kandungan zat ekstraktif lebih rendah

mempunyai nilai viskositas yang lebih tinggi

dibandingkan perekat lainnya. Hal tersebut

diasumsikan, meskipun serbuk kayu agatis

memiliki kandungan zat ekstraktif yang lebih

rendah, namun disisi lain agatis yang termasuk

jenis conifer memiliki kandungan senyawa-

senyawa lain seperti terpena dan damar.

Sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh Lee

(2000) di China, bahwa perekat yang dihasilkan

dari liquifikasi terhadap serbuk kayu China fir

(Cunninghamia lanceolata) dengan menggunakan

katalis H2SO4 mempunyai nilai viskositas yang

tinggi serta waktu gelatinasi yang lebih pendek.

Disamping faktor kandungan senyawaterpena dan damar, faktor berat jenis kayu juga

berpengaruh. Dengan berat yang sama antara

serbuk kayu agatis dengan serbuk kayu jati dan

keruing, namun karena berat jenis kayu agatis

lebih rendah daripada berat jenis kayu jati dan

keruing, maka volume serbuk kayu agatis lebih

besar daripada serbuk kayu lainnya (hampir dua

kalinya). Viskositas yang tinggi juga disebabkan

oleh residu serat kayu agatis setelah liquifikasi

lebih tinggi.

Viskositas tersebut dapat mempengaruhi

kemampuan penetrasi perekat dan pembasahan olehperekat. Penetrasi dan pembasahan berlangsung

bersama-sama antara kayu dengan perekat yang

dipakai. Semakin kecil viskositas perekat, maka

semakin besar kemampuan perekat untuk

mengalir, berpindah dan mengadakan penetrasi

dan pembasahan. Dengan demikian maka

kualitas perekatan akan meningkat sampai pada

batas keenceran tertentu, karena perekat yang

terlalu encer akan menurunkan nilai keteguhan

reka





69

Tabel 1. Sifat-sifat dasar perekat likuida kayu

Jenis Serbuk KayuNo. Pengujian

Jati Keruing Agatis

SNI 06-0121-1987

1.2.

3.4.5.6.

Berat Jenis Viskositas (Poise)

Derajat Keasaman (pH)Kadar Padatan (%)Waktu Gelatinasi (menit)Warna

1,234,7

11,059,7415:20Cairanhitam

1,224,2

11,063,0413:25Cairanhitam

1,256,4

11,062,797:10

Cairanhitam

1,1940,5 – 5 poise

Minimal 7Minimal 42%3 – 30 menit

Cairan coklat kehitaman

Derajat Keasaman (pH)

Derajat keasaman perekat dari ketigaserbuk kayu seragam karena sebelum ditambahkanformalin, pH sudah diatur dengan menambahkanNaOH 40% sampai mencapai pH 11.

Dalam proses pembuatannya likuida

kayu di atur ber-pH tinggi karena menurutKollman et al (1975) dalam Ruhendi (2000), pH yang sangat rendah dapat menyebabkankerusakan pada kayu. Selain itu derajatkeasaman tinggi pada perekat mempunyai duafungsi, yaitu untuk membersihkan permukaan kayu yang akan direkat dengan cara melarutkankontaminan yang ada dan untuk mengembangkan zatkayu serta membuka struktur dinding sel sehinggaakan memperbaiki penetrasi dari perekat.

Kadar Padatan

Kadar padatan dari semua jenis perekat

likuida kayu memenuhi standar SNI 06-0121-1987 untuk perekat fenol formaldehida yaituminimal 42%. Kadar padatan paling tinggi adalahdari jenis serbuk kayu keruing, karenadibandingkan serbuk kayu jati yang memilikikandungan zat ekstraktif lebih tinggi dan kayuagatis dengan senyawa damarnya, maka lebihbanyak zat yang tidak dapat menguap pada kayukeruing.

Ikatan rekat maksimum dapat terjadi jika perekat dapat membasahi semua permukaankayu sehingga terjadi kontak antara molekulperekat dan molekul kayu yang pada akhirnyaakan mempunyai daya tarik intermolekul lebihbaik.

Waktu Gelatinasi

Waktu gelatinasi adalah waktu yangdibutuhkan perekat untuk mengental ataumembentuk gel, sehingga tidak dapat digunakanlagi setelah dicampur atau ditambah bahan lainseperti katalis. Waktu gelatinasi dari ketigalikuida kayu memenuhi standar yangdipersyaratkan oleh SNI 06-0121-1987 untukperekat fenol formaldehida yaitu 3 – 30 menit.

Waktu gelatinasi yang paling singkat

adalah perekat dari serbuk kayu agatis, yaitu 7menit 10 detik. Hal ini diakibatkan oleh volumeserbuk kayu agatis yang lebih besardibandingkan dengan volume serbuk kayu agatisdan keruing untuk berat yang sama. Sehinggadengan bertambahnya volume serbuk akan

mengurangi jumlah pelarut di dalam perekat,dengan demikian perekat likuida kayu agatis

membutuhkan waktu yang lebih cepat untukmengental atau membentuk gel sehingga tidakdapat digunakan lagi.

Warna

Warna dari ketiga likuida kayumempunyai penampakan yang relatif sama, yaituberwarna hitam. Sedangkan perekat fenolformaldehida berwarna coklat kehitaman.Warna hitam pada likuida kayu disebabkan olehlignin pada kayu dan bahan kimia lain yang

merupakan hasil konversi komponenholoselulosa pada kayu akibat kombinasiperlakuan panas dan kimia. Pada likuida kayudari serbuk kayu agatis warnanya agak mengkilatsetelah perekat tersebut mengering. Tidakdemikian halnya dengan perekat dari serbukkayu jati dan keruing yang cenderung agakkusam setelah mengering. Diduga karena adanyasenyawa damar pada serbuk kayu agatis yangmembuatnya berwarna hitam mengkilat.

KESIMPULAN

Kesimpulan yang dapat diambil darihasil penelitian ini antara lain:1. Untuk berat jenis, derajat keasaman, kadar

padatan, dan waktu gelatinasi dari ketigaperekat likuida kayu memenuhi standar yangdipersyaratkan oleh SNI 06-0121-1987 untukperekat fenol formaldehida.

2. viskositas pada perekat likuida kayu agatistidak memenuhi persyaratan SNI 06-0121-1987 untuk perekat fenol formaldehida.

Dari rata-rata nilai parameter penentu

kualitas perekat likuida kayu, kandungan zat





70

ekstraktif pada masing-masing jenis kayu tidak

menunjukkan perbedaan di dalam sifat-sifatdasar perekat.

DAFTAR PUSTAKA

Bao Z and CA Eckelman. 1995. Fatique Life and Design Stresses for Wood Composites Usedin Furniture. Forest Product Journal. 45(7/8). 59-63.

Bodig J. and BA Jayne. 1982. Mechanics of Wood

and Wood Composites. Van NostrandReinhold Company. New York.

Direktorat Jenderal Bina Produksi Kehutanan.

2004.http://www.dephut.go.id/informasi/stati

stik/2004/BPK/IV_2_1.pdf

Lee W. 2000. Liquefaction of Wood Residue and Its

Utilization.Http://www.qcc.ntu.edu.tw/NSC2000/webdata/G1/A-EP204.doc (18-03-2003)

Maloney TM. 1996. The Family of Wood

Composites Material. Forest Product Journal. 46. 2. 19-26.

Marimin, MY Massijaya, A Hermawan, Kusnanto,

Muslich, Mudjijanto. 2000. Analisis

Supply Demand Hasil Hutan Kayu. LembagaPenelitian IPB Bekerjasama denganDirektorat Jenderal Pengusahaan HutanProduksi Departemen Kehutanan dan

Perkebunan.

Ruhendi S, F Febrianto dan N Sahriawati. 2000.

Likuida Kayu untuk Perekat Kayu Lapis Eksterior . Jurnal Ilmu Pertanian Industri.9(1).

Sahriawati N. 2000. Liquifikasi Serbuk Tiga Jenis Kayu dan Pemanfaatannya dengan FillerTepung Sekam untuk Perekat Kayu Lapis

Meranti Merah (Shorea sp). Skripsi Jurusan Teknologi Hasil Hutan.

Fakultas Kehutanan. IPB. Bogor.

Standar Nasional Indonesia. 1987. Kualitas

Perekat Fenol Formaldehida. SNI 06-0121-1987. Indonesia.

Vick CB. 1999. Adhesive Bonding of Wood Material.Chapter: IX. Wood Handbook, Wood as an

Engineering Material. Forest ProductSociety. USA




71

PERONEMAForestry Science Journal

Volume 2, No. 2, September 2006 ISSN: 1829-6343

Indeks Penulis

Authors-Co Authors Index

Hendrayanto 59Risnasari, I. 66Ruhendi, S. 66

Slamet, B. 59Suhartana, S. 37

Syaufina, L. 59Thoha, A.S. 53Ulya, N.A. 45 Yuniawati 37




72

PERONEMAForestry Science Journal

Volume 2, No. 2, September 2006 ISSN: 1829-6343

Subject Index

adhesive 66

Cobb-Duoglas 45detection 53extractive 66feller posture 37

hotspot 53industrial timber plantation 45

liquefaction 66peatland fire 53

production cost 37

productivity 37systhetic unit hydrograph 59technical efficiency 45timber utility efficiency 37

ungauged watershet 59upper Ciliwung 59

watershed morphometric 59 wood liquids 66




73

Peronema


Mengucapkan terima kasih atas kesediaan Mitra Bestari berikut dalam mengoreksi

naskah yang diterbitkan pada

Vol.2, No.2, 2006

Very grateful to reviewers below for the participating to review this articles

that published in this edition

Prof. Dr. Ir. Elias

(Pemanenan Hutan – IPB Bogor)

Prof. Dr. Ir. Bambang Hero Saharjo, M.Agr(Kebakaran Hutan dan Lahan – IPB Bogor)

Dr. Ir. Hariadi Kartodiharjo, MS

(Ekonomi Sumberdaya Hutan – IPB Bogor)

Dr. Ir. Muh.Yusram Massijaya, MS

(Biokomposit – IPB Bogor)

Muhdi, S.Hut., MSi

(Pemanenan Hutan – USU Medan)

Onrizal, S.Hut., MSi

(Ekologi Hutan – USU Medan)




74

PEDOMAN PENULISAN ARTIKEL

Umum

a. Artikel harus tulisan asli yang merupakan hasil penelitian di bidang kehutanan yang belum pernahdimuat di dalam jurnal ilmiah manapun, bisa menggunakan bahasa Indonesia maupun bahasa

Inggris.b. Penulis adalah siapa saja yang berlatar belakang, berkecimpung, atau berminat dalam bidang

kehutanan.c. Semua artikel yang masuk akan ditelaah oleh penyunting dan mitra bestari (reviewer ) sebelum

dimuat. Penyunting berhak mengubah kalimat, ejaan, tata letak, dan perwajahan tanpa mengubah

isi sebenarnya. Mitra bestari (reviewer ) berhak menolak artikel yang dianggap tidak layakdipublikasikan.

d. Setiap artikel yang dimuat akan dikenakan biaya pengganti biaya cetak yang akan ditentukankemudian.

e. Tanggung jawab atas isi tulisan yang dimuat tetap berada pada penulis.

Teknisa. Artikel diketik rapi dengan pengolah kata MS Word huruf Times New Roman 11 berjarak 1,5 spasi

pada kertas A4, maksimal 10 halaman termasuk tabel dan gambar, tidak ada catatan kaki, judul

dan subjudul diketik tebal (bold ) dan diserahkan kepada redaksi dalam bentuk hardcopy atau file elektronik melalui:

Alamat redaksi Peronema Forest Science Journal Jurusan Kehutanan - Universitas Sumatera Utara

Jl. Tri Dharma Ujung No.1 Kampus USU Medan 20155

Telp. 061-8220605 Fax. 061-8201920atau

E-mail: [email protected]

b. Artikel meliputi urutan sebagai berikut: Judul (dalam bahasa Inggris dan bahasa Indonesia), nama,

pekerjaan, dan alamat penulis (termasuk email jika ada), Abstract dalam bahasa Inggris dengan

maksimal 5 (lima) keywords, Abstrak dalam bahasa Indonesia dengan maksimal 5 (lima) kata kunci,Pendahuluan, Bahan dan Metode, Hasil dan Pembahasan, Kesimpulan, Ucapan Terima Kasih (bila

perlu), Daftar Pustaka, dan tidak ada lampiran. c. Pustaka yang ditulis pada daftar pustaka hanya pustaka yang dikutip dalam teks. Penulisan sumber

tulisan dalam teks yang ditulis oleh satu atau dua orang dinyatakan dengan penulis dan tahun—misalnya, Jones (1997) atau (Jones, 1997), (Husaeni dan Suparman, 1999) atau Husaeni danSuparman (1999) tergantung pada susunan kalimat. Komunikasi pribadi ( personal communication)

dan data yang tidak diterbitkan, tidak dicantumkan dalam daftar pustaka, tetapi dicantumkandalam teks, contoh (Susanto, data tidak dipublikasikan, 1999)

d. Daftar pustaka harus memuat semua pustaka yang ada dalam teks artikel. Daftar pustaka disusunberdasarkan sistem nama dan tahun. Format seperti contoh:

Buku:Pizzi, A.1994. Advance Wood Adhesive Technology. Marcel Dekker, Inc. New York.Hunt, G.M. & G.A. Garrat. 1986. Pengawetan Kayu. Akademika Pressindo. Jakarta. (Terjemahan).

Artikel Jurnal:

Saayman, H.M & J.A.Oatley. 1976. Wood Adhesive from Wattle Bark Extract. For.Prod.J .26 (12): 27-33.

Situs web:

FAO.2001. Deforestation continues at high rate in tropical areas; FAO calls uppon countries tofight forest crime and corruption.

http://www.fao.org/WAICENT/OIS/PRESS_NE/PRESENG/2001/pren0161.htm [ 10 Juli 2003].



75

Bab dalam Buku

Hartini, K.S. 2004. Pengenalan ekosistem, klasifikasi vegetasi hutan, dan ciri khas yangmembedakannya. Dalam A.Nuryawan, T.M.Aka, dan Rahmawaty (ed). Buku Panduan PraktikUmum Kehutanan (PUK). Jurusan Kehutanan USU. Medan.

Prosiding

Nasution, Z. 2004. The forest ecology in the Lake Toba catchment area. In Proceedings of the 5th International Wood Science Symposium JSPS-LIPI Core University Program in the Field ofWood Science.Kyoto, September 17-19.hal 287-293.

Skripsi/Tesis/Desertasi

Achmadi, S.S. 1980. Organosolv Pulping of Aspen Chips. [MS Thesis].University of Wisconsin.Madison.

Tabel Tabel diberi nomor secara berurutan sebagaimana muncul dalam teks. Setiap tabel diberi judul yang informatif. Tabel yang memiliki sedikit kolom, dapat diletakkan di tengah dan tanpa garis

vertikal.

Gambar

Seluruh gambar atau foto harus dirujuk di dalam teks dan diberi nomor secara berurutan. Gambargrafik tidak perlu dibingkai.

kehutanan _peronema_ vol_ 2 no_ 2 sept_ 2006

Documents