Penentuan Model Empiris Intersepsi dan Curah Hujan Pada Mahoni (Swietania mahagoni) dan Pinus (Casuarina cunninghamia)

Prosiding Seminar Nasional PERTETA 2012

Malang, Jawa Timur, 30 November – 2 Desember 2012

SAL-11

Penentuan Model Empiris Intersepsi dan Curah Hujan Pada Mahoni (Swietania mahagoni) dan Pinus (Casuarina cunninghamia) Determination the Empirical Model of Interception Loss and Precipitation on Mahoni (Swietania mahagoni) and Pinus (Casuarina cunninghamia) Siti Mechram1*, Susi Chairani1, Ahmad Zaki2 Jurusan Teknik Pertanian - Fakultas Pertanian - Universitas Syiah Kuala Jl. Tanoh Abee, Darussalam Banda Aceh ²Alumni Jurusan Teknik Pertanian – Fakultas Pertanian – Universitas Syiah Kuala, Jl. Tanoh Abee, Darussalam Banda Aceh 1

*Penulis

Korespondensi, E-mail: [email protected] ABSTRAK

Presipitasi yang jatuh pada suatu tajuk hutan didistribusikan kembali dan berkurang kuantitasnya jika presipitasi bergerak menuju lantai hutan. Jumlah pengurangan (intersepsi tajuk) ditentukan oleh jumlah dan frekuensi presipitasi, dan oleh kapasitas cadangan tajuk dan laju pengeringan, pengkajian-pengkajian empiris telah menunjukkan bahwa hal tersebut sangat bervariasi, tidak hanya di antara wilayahwilayah klimatologi dan tipe-tipe hutan, dan dengan kerapatan dan umur tegakan, tetapi juga dengan posisi relatif terhadap batang-batang pohon pada suatu tegakan tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model empiris intersepsi pada pohon Mahoni dan pohon Pinus, data hasil penelitian dianalisis dengan metode analisis model regresi eksponensial (Ŷ = ) menggunakan program excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil analisis model regresi terhadap data empiris intersepsi dan curah hujan pada pohon mahoni dan pohon pinus diperoleh model empiris intersepsi mahoni yakni y = 0.135e-0.02x dan model empiris intersepsi pinus yakni y = 0.585e-0.00x dimana curah hujan sebagai peubah bebas. Model empiris ini sangat diperlukan untuk menghitung kontribusi tataguna lahan terhadap hasil air pada suatu daerah aliran sungai. Kata Kunci : intersepsi, mahoni, pinus ABSTRACT Precipitation that fell into a forest canopy would be redistributed and reduce its quantity if the precipitation was moving towards the forest floor. Total reduction of canopy interception was determined by the amount and frequency of precipitation, and the reserve capacity of the canopy and drying rate. The empirical studies have shown that total reduction was highly varied, not only between climatic regions and forest types with the stand density and age, but also with relative position to the trunks of trees with certain stands. The purpose of this study was to obtain empirical models of interception at mahogany and pine trees. Data were analyzed by exponential regression model analysis method (Ŷ = ) using Excel program. The results showed that the analysis of the regression model for empirical models of mahogany and pine interception, y = 0.135e-0.02x and y = 0.585e-0.00x respectively; where precipitation was as an Penentuan Model Empiris Intersepsi - Mechram, dkk

405



independent variable. The empirical model is necessary to calculate the contribution of land use on water yield in a riverbasin. Keywords: : precipitation, Mahogany, and Pine trees.

PENDAHULUAN Kondisi hutan bila dilihat dari luasan penutupan lahan/vegetasi telah mengalami perubahan yang cepat dan dinamis, sesuai perkembangan pembangunan dan perjalanan waktu. Banyak faktor yang mengakibatkan perubahan tersebut antara lain pertambahan penduduk, dan pembangunan di luar sektor kehutanan yang sangat pesat memberikan pengaruh besar terhadap meningkatnya kebutuhan lahan dan produk-produk dari hutan. Kondisi demikian semakin parah dengan adanya perambahan hutan dan terjadinya kebakaran hutan yang mengakibatkan semakin luasnya kerusakan hutan di Indonesia. Pembukaan hutan secara meluas berpotensi meningkatkan debit puncak dan debit tahunan sungai yang selanjutnya memperbesar kemungkinan terjadinya banjir. Di samping itu hilangnya perlindungan terhadap permukaan tanah akibat pembukaan hutan akan meningkatkan erosi yang dapat berakibat pada sedimentasi (Manurung dalam Pelawi, 2009). Presipitasi yang jatuh pada suatu tajuk hutan didistribusikan kembali dan berkurang kuantitasnya jika presipitasi bergerak menuju lantai hutan. Jumlah pengurangan (intersepsi tajuk) ditentukan oleh jumlah dan frekuensi presipitasi, dan oleh kapasitas cadangan tajuk dan laju pengeringan, pengkajian-pengkajian empiris telah menunjukkan bahwa hal tersebut sangat bervariasi, tidak hanya di antara wilayahwilayah klimatologi dan tipe-tipe hutan, dan dengan kerapatan dan umur tegakan, tetapi juga dengan posisi relatif terhadap batang-batang pohon pada suatu tegakan tertentu. Air yang diintersepsi oleh tajuk-tajuk pohon juga penting secara hidrologi karena menyebabkan pembasahan tanah hutan yang tidak merata, menghambat transpirasi dan mengurangi pengambilan air tanah, berevaporasi secara lebih cepat daripada transpirasi dalam iklim mikro yang sama, dan menambah kehilangan penguapan total secara nyata (Lee, 1990). Fungsi hidrologi hutan yang penting salah satunya adalah kemampuan dalam mengintersepsikan air. Jumlah air yang terintersepsi bisa mencapai 500 mm per tahun tergantung pada lebat tidaknya hutan dan pola hujan. Dengan demikian penebangan hutan dan konversi hutan menjadi peruntukan lain berpotensi meningkatkan debit air di sungai dan jika sungainya bermuara ke danau, mempertinggi muka air danau. Kenaikan tersebut tentu sangat dipengaruhi oleh berapa luas lahan hutan yang dikonversi, relatif terhadap luas total Daerah Tangkapan Air (DTA), bagaimana bentuk penggunaan lahan sesudah hutan dibuka dan apakah DTA cukup luas dibandingkan dengan luas muka air danaunya sendiri (Agus dalam Pelawi, 2009). Intersepsi hujan adalah proses tertahannya air hujan pada permukaan vegetasi sebelum diuapkan kembali ke atmosfer. Penelitian yang berhubungan dengan intersepsi ini masih kurang, sehingga perlu dilakukan penelitian intersepsi pada beberapa jenis tanaman. Walaupun selama ini intersepsi hanya memiliki nilai yang kecil dan terkadang diabaikan, namun pada beberapa tanaman, seperti pinus, trembesi mempunyai efek yang cukup besar. Tujuan penelitian adalah untuk mendapatkan model empiris intersepsi pada pohon Mahoni (Swietania mahagoni) dan Pinus (Casuarina cunninghamia).

406

Penentuan Model Empiris Intersepsi - Mechram, dkk



BAHAN DAN METODE Penelitian dilaksanakan di kawasan Stadion Harapan Bangsa Banda Aceh. Kegiatan penelitian ini dimulai pada bulan September sampai bulan Oktober 2011 (60 kali pengambilan sampel selama 10 hari hujan). Alat dan bahan yang digunakan adalah alat penakar curah hujan, penakar air lolos (throughfall), penampung aliran batang (stemflow), selang, gelas ukur, pita ukur, klinometer, dan perangkat lunak Microsoft Excel . Tahapan penelitian yang dilakukan adalah tahap pertama pemasangan alat : alat penakar curah hujan, curah hujan diukur dengan alat penakar curah hujan dari tipe manual dengan diameter permukaan 10 cm yang ditempatkan di pinggir tegakan pada areal yang terbuka. Penakar air lolos (throughfall), air lolos (throunghfall) diukur dengan menggunakan alat penakar air lolos yang berbentuk botol air mineral yang sudah terpotong. Penakar aliran batang (stemflow), aliran batang (stemflow) ditampung dengan menggunakan selang berdiameter 1 cm yang mengelilingi batang yang diatur sedemikian rupa dengan salah satu ujung selang diletakkan lebih rendah untuk memudahkan air mengalir, kemudian disambungkan ke jerigen. Pengamatan dan pengukuran yang dilaksanakan dalam penelitian ini terdiri dari : a. Pencatatan curah hujan setiap hari hujan pada pukul 07.30 WIB dan dihitung sebagai hari hujan sebelumnya. Jumlah hari hujan yang dicatat selama 10 hari. b. Pencatatan air lolos (throughfall) pada ke 3 pohon mahoni dan pinus dilakukan setiap hari hujan pada pukul 07.30 WIB dan dihitung sebagai hari hujan sebelumnya. Jumlah hari hujan yang dicatat selama 10 hari. c. Pencatatan air aliran batang (stemflow) pada ketiga pohon mahoni dan pinus dilakukan setiap hari hujan pada pukul 07.30 WIB dan dihitung sebagai hari hujan sebelumnya. Jumlah hari hujan yang dicatat selama 10 hari. Pengolahan data yang dilakukan yaitu : a. Perhitungan Intersepsi Berdasarkan hasil pengukuran curah hujan, aliran batang dan air lolos kemudian dihitung besarnya intersepsi berdasarkan Persamaan 1 yaitu:

Is = R- TF – SF …………………… (1) b. Perhitungan stemflow Berdasarkan Dinata (2007) dan Pelawi (2009), untuk membandingkan jumlah stemflow antara satu pohon dengan pohon yang lainnya tidak disamakan ukuran luas tajuknya. Hasil awal stemflow diperoleh dalam satuan cm3 kemudian diubah ke dalam millimeter sehingga digunakan persamaan berikut: SF = X/πr2 ………………...…………...(2) Keterangan: SF = stemflow (cm) X = Air yang tertampung dalam jerigen (cm3) r = jari-jari proyeksi tajuk pohon π = konstanta 3.14 c. Perhitungan throughfall Hasil awal throughfull diperoleh dalam satuan cm3, didapat persamaan berikut: TF = X/D ……………………………....(3) Keterangan: TF = Throughfall X = Air yang tertampung dalam wadah (cm 3) Penentuan Model Empiris Intersepsi - Mechram, dkk

407



D = Luas permukaan wadah (cm2) d. Seluruh perhitungan aliran batang, air lolos dan intersepsi serta bentuk hubungan curah hujan dengan air lolos, aliran batang serta intersepsi dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excell.

HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Hubungan Air Lolos dengan Curah Hujan Garis regresi hubungan air lolos dengan curah hujan pada rata-rata pohon Mahoni dan Pinus dapat dilihat pada Gambar 1 dan 2. 120%

Air Lolos (%)

100% 80%

y = 0.7524e0.0037x R² = 0.2368

60% 40% 20% 0% 0

20

40

60

80

Curah Hujan (mm)

Gambar 1. Garis regresi hubungan antara air lolos dengan curah hujan pada rata-rata pohon Mahoni 80%

y = 0.3245e0.0125x R² = 0.2493

Air Lolos (%)

70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 0

20

40

60

80

Curah hujan (mm)

Gambar 2. Garis regresi hubungan antara air lolos dengan curah hujan pada rata-rata pohon pinus Gambar 1 dan 2 menunjukkan bahwa hubungan antara curah hujan dan air lolos menunjukkan korelasi positif, di mana ketika curah hujan meningkat maka persentase air hujan yang menjadi air lolos juga akan meningkat, namun perbandingan

408




peningkatan yang terjadi tidak selalu sama. Persamaan regresi, koefisien korelasi dan nilai R2 hubungan air lolos dengan curah hujan dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Persamaan regresi, koefisien korelasi dan nilai R2 hubungan air lolos dengan curah hujan Koefisien Korelasi Jenis pohon Persamaan regresi (r) R2 Mahoni

y = 0.752e0.003x

0.485

R2 = 0.236

Pinus

y = 0.324e0.012x

0.499

R2 = 0.249

Sumber: Hasil pengolahan data, 2011

Berdasarkan Tabel 1, dapat dilihat nilai r (koefisien korelasi) pada pohon Pinus lebih tinggi yaitu senilai 0.499. Nilai tersebut menunjukkan bahwa pohon Pinus memiliki hubungan yang lebih signifikan dalam hubungan antara curah hujan dengan air lolos jika dibandingkan dengan pohon Mahoni. Demikian juga halnya nilai koefisien determinasi (R2) lebih tinggi terjadi pada Pinus yaitu 0.249. Nilai tersebut memiliki arti bahwa 0.249 atau 24.90% variabel air lolos dipengaruhi oleh variabel curah hujan dalam persamaan yang diperoleh. Sementara sisanya 75.10% variasi variabel air lolos yang dipengaruhi oleh variabel lain di luar persamaan atau model. 2. Hubungan Aliran Batang dengan Curah Hujan Garis regresi hubungan antara aliran batang dengan curah hujan pada rata-rata pohon mahoni dan pinus dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4. Aliran Batang (%)

12% 10% 8%

y = 0.061e-0.009x R² = 0.2065

6% 4% 2% 0% 0

20

40

60

80

Curah Hujan (mm)

Gambar 3. Garis regresi hubungan antara aliran batang dengan curah hujan pada rata-rata pohon Mahoni

Aliran batang (%)

3.00% 2.50% 2.00% 1.50% 1.00%

y = 0.0219e-0.013x R² = 0.6322

0.50% 0.00% 0

20

40

60

80

Curah Hujan (mm)

Gambar 4. Garis regresi hubungan antara aliran batang dengan curah hujan pada rata-rata pohon Pinus Penentuan Model Empiris Intersepsi - Mechram, dkk

409



Berdasarkan Gambar 3 dan 4 dapat dilihat bahwa aliran batang dengan curah hujan menunjukkan bahwa ketika curah hujan meningkat maka persentase aliran batang menurun. Persamaan regresi, koefisien korelasi dan nilai R2 hubungan aliran batang dengan curah hujan dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Persamaan regresi, koefisien korelasi dan nilai R2 hubungan aliran batang dengan curah hujan Jenis Koefisien Korelasi pohon Persamaan regresi (r) R2 Mahoni

Y = 0.061e-0.00x

0.454

R2 = 0.206

Pinus

Y = 0.021e-0.01x

0.795

R2 = 0.632

Sumber: Hasil pengolahan data, 2011

Berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat nilai r (koefisien korelasi) pada pohon Pinus lebih tinggi dari Mahoni yaitu senilai 0.795. Nilai tersebut menunjukkan bahwa pohon Pinus memiliki hubungan yang lebih signifikan dalam hubungan antara curah hujan dengan aliran batang jika dibandingkan dengan pohon yang lain. Demikian juga halnya nilai koefisien determinasi (R2) pada Pinus juga lebih tinggi daripada Mahoni yaitu 0.632. Nilai tersebut memiliki arti bahwa 0.632 atau 63.20% variabel air lolos dipengaruhi oleh variabel curah hujan dalam persamaan yang diperoleh. Sementara sisanya 36.80% variasi variabel aliran batang yang dipengaruhi oleh variabel lain di luar persamaan atau model.

Intersepsi (%)

3. Hubungan Intersepsi dengan Curah Hujan Garis regresi hubungan antara intersepsi dengan curah hujan pada rata-rata pohon Mahoni dan Pinus dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6. 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

y = 0.1353e-0.021x R² = 0.3076 0

20

40

60

80

Curah Hujan (mm)

Gambar 5. Garis regresi hubungan antara intersepsi dengan curah hujan pada rata-rata pohon Mahoni Curah hujan mempunyai hubungan yang erat dengan intersepsi. Hal ini dapat dilihat dari tingginya nilai korelasi antara curah hujan dengan intersepsi pada pohon Mahoni dan Pinus. Dalam hal ini bentuk, intensitas, dan lamanya hujan berpengaruh terhadap intersepsi yang terjadi.

410



Intersepsi (%)


100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

y = 0.5858e-0.009x R² = 0.2557 0

20

40

60

80

Curah hujan (mm)

Gambar 6. Garis regresi hubungan antara intersepsi dengan curah hujan pada rata-rata pohon Pinus Gambar 5 dan 6 menunjukkan bahwa persentase air hujan yang diintersepsikan berbanding terbalik dengan curah hujan yang terjadi, artinya persentase jumlah air hujan yang diintersepsikan akan semakin kecil dengan bertambahnya curah hujan. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Dinata (2007) pada tegakan karet (Hevea brasiliensis) dan penelitian Pelawi (2009) pada tegakan kelapa sawit (Elaeis guineensis) yang menyebutkan bahwa semakin besar curah hujan maka persentase jumlah intersepsi akan semakin kecil. Persamaan regresi, koefisien korelasi dan nilai R 2 hubungan intersepsi dengan curah hujan dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Persamaan regresi, koefisien korelasi dan nilai R2 hubungan intersepsi dengan curah hujan Jenis Koefisien Korelasi pohon Persamaan regresi (r) R2 Mahoni y = 0.135e-0.02x 0.554 R2 = 0.307 Pinus y = 0.585e-0.00x 0.505 R2 = 0.255 Sumber : Hasil pengolahan data, 2011

Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat nilai r (koefisien korelasi) pada pohon Mahoni lebih tinggi daripada Pinus yaitu senilai 0.554. Nilai tersebut menunjukkan bahwa pohon Mahoni memiliki hubungan yang lebih signifikan dalam hubungan antara curah hujan dengan intersepsi jika dibandingkan dengan pohon Pinus. Demikian juga halnya nilai koefisien determinasi (R2) pada Mahoni juga lebih tinggi daripada Pinus yaitu 0.307. Nilai tersebut memiliki arti bahwa 0.307 atau 30.70% variabel intersepsi dipengaruhi oleh variabel curah hujan dalam persamaan yang diperoleh. Sementara sisanya 69.30% variasi variabel intersepsi dipengaruhi oleh variabel lain di luar persamaan atau model seperti keadaan tajuk, kecepatan angin, sinar matahari, dan kelembaban udara.

SIMPULAN Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : jumlah intersepsi rata-rata pohon Pinus lebih tinggi daripada pohon Mahoni. Hal ini dapat dilihat dari model empiris. Model empiris hubungan antara intersepsi dan curah hujan pada mahoni mempunyai pola eksponensial yakni y = 0.135e-0.02x dengan koefisien determinasi R2 = 0.307, sedangkan model empiris pinus Penentuan Model Empiris Intersepsi - Mechram, dkk

411



mempunyai pola eksponensial yakni y = 0.585e-0.00x dengan koefisien determinasi R2 = 0.255 sehingga pohon Pinus lebih cocok ditanam untuk mengurangi limpasan permukaan.

DAFTAR PUSTAKA Arsyad, S. 1989. Konservasi Tanah dan Air. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Asdak, C. 2004. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Boyle, G. M. 2001. Stemflow, www.ucd.id/ferg/research/projects/FOREM/stemflow, 29 Maret 2011 Dinata, R. J. 2007. Intersepsi pada berbagai Kelas Umur Tegakan Karet (Hevea brasiliensis., Skripsi. Departemen Kehutanan. Fakultas Pertanian. Universitas Sumatera Utara. Medan. Evi kurniati. 2009. Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Erosi. Dilihat 4 April 2011. Evikurniati.lecture.ub.ac.id/files/2009/10/3-faktor-erosi-cont.ppt. Gash, J. H. C., 1979. An Analytical Model of Rainfall Interception by Forests. Q. J. R. Meteorol. Soc., 105: 43-55. Horton, R. E. 1919. Rainfall Interception. Monthly Weather Rev. U7: 603-623. Kaimuddin. 1994. Kajian Model Pendugaan Hujan pada Tegakan Pinus merkusii, agathis loranthifolia dan Schima wallichii di Hutan Pendidikan Gunung Walat Sukabumi, Tesis. Program Pasca Sarjana ITB. Bogor. Lee, R. 1990. Hidrologi Hutan. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Leonard, R. E. 1967. Mathematical Theory of Interception. In W. E. Sopper and H. W. Lull, International Symposium on Forest Hydrology. Pergamon Press, Inc. New. pp. 131-136. Manokaran, N. 1979. Stemflow, Throughfall and Rainfall Interception in a Lowland Tropical Rain Forest in Penisular Malaysia. The Malaysian Forester 42 (3): 174-201. Parker, G. G. 1983. Throughfall and Stemflow in the Forest Nutrient Cycle. Advancement in Ecological Research. 13 (1):57-133. Pelawi, S.F. 2009. Intersepsi pada Berbagai Kelas Umur Tegakan Kelapa Sawit (Elais Guineensi). Skripsi. Departemen Kehutanan. Fakultas Pertanian. Universitas Sumatera Utara. Medan. Rutter, A.J., Kershaw, K.A., Robins, P.C., dan Morton, A.J. 1971. A Predictive Model of Rainfall Interception in Forests I. Derivation of the Model from Observations in a Stand of Corsican Pine. Agricultural and Forest Meteorology 9: 367-384. Siregar, E. B. M. 2005. Pemuliaan Pinus Merkusii. Jurusan Kehutanan. Fakultas Pertanian. Universitas Sumatera Utara. Medan. Suharto, E. 2007. Model Empiris Intersepsi Tajuk dan Curah Hujan pada Tegakan Sawit (Elaeis guineensis jaca). JIPI. No 3: 365-370. Swank, W. T. 1968. The Influence of Rainfall Interception on Stemflow. Hydrology Clemson University Water Resources Research Institute. South Carolina. Van Dijk, A. I. J. M. dan I.,A. Bruijnzeel. 2001. Modelling Rainfall Interception by Vegetation of Variable Density using an Adapted Analytical Model: Part 1. Model Description. Journal of Hidrology 247 (2001): 230-238. Amsterdam. Dilihat 3 Januari 2012 . Ward, R. C., 1984. On the Response to Precipitation of Headwater Streams in Humid Areas. Journal of Hydrology 74: 171-189.

412


Penentuan Model Empiris Intersepsi dan Curah Hujan Pada Mahoni (Swietania mahagoni) dan Pinus (Casuarina cunninghamia)

Recommend Documents