Biodiversitas Tumbuhan Berkhasiat Obat di Hutan Cagar Alam Sibolangit Kabupaten Deli Serdang Propinsi Sumatera Utara
View/ Open
Date
1996Author
Syafrinal, Syafrinal
Advisor(s)
Nasution, Martua Pandapotan
Soeratmo, F.G.
Marpaung, Harlem
Metadata
Show full item recordAbstract
Tujuan penelitian ini adalah memperoleh gambaran mengenai potensi tumbuhan obat di Hutan Cagar Alam Sibolangit dan bagaimana pemanfaatan dan pelestariannya oleh penduduk sekitar hutan cagar alam tersebut. Penelitian ini dilakukan pada bulan Januari sampai dengan Maret 1995 dan pada bulan September sampai dengan Desember 1995, baik wawancara dengan penduduk maupun pencarian tumbuhan obat ke dalam Hutan Cagar Alam Sibolangit. Daerah pene litian dilakukan di dua kawasan, (a) di desa sekitar hutan cagar alam yaitu desa Sembahe, Sibolangit, Batu Belin, dan desa Lau Bengkelewan, (b) di dalam hutan cagar alam Sibolangit itu sendiri. Metode penelitian yang digunakan adalah (a) melakukan wawancara dengan Tetua Adat dan Penduduk yang ahli dalam melakukan pengobatan tradisional dengan tumbuhan obat, dengan tujuan untuk mengumpulkan data tumbuhan obat apa saya yang digunakan, berasal dari mana tumbuhan obat tersebut, untuk pengobatan jenis penyakit apa saja digunakan tumbuhan obat tersebut, (b) melakukan pencarian tumbuhan obat yang berasal dari hutan cagar alam pada lokasi dimana tumbuhan obat tersebut sering dipanen, yaitu pada salah satu lembah di hutan cagar alam Sibolangit yang dialiri sungai Lau Terep sepanjang tahun. Pencarian tumbuhan obat di hutan cagar alam Sibolangit, yang bertujuan untuk mengetahui potensi vegetasi serta jenis tumbuhan obat, dilakukan analisis vegetasi dengan metode garis petak kuadrat terhadap tumbuhan obat yang ditemukan dalam 77 petak kuadrat yang terletak pada 12 buah garis transek yang tegak lurus sungai Lau Terep. Parameter yang dihitung adalah Kerapatan nisbi, frekuensi nisbi, dominansi nisbi dari individu vegetasi tumbuhan obat yang ditemukan, untuk menentukan Indeks Nilai Penting, Indeks Keanekaragaman, Indeks Keseragaman, Indeks Kesamaan Komunitas, dan Indeks Ketidaksamaan Komunitas.