METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Waktu dan Lokasi Penelitian dilaksanakan di Taman Nasional Gunung Halimun Salak, Jawa Barat yaitu di kawasan Cikaniki dan Koridor TNGHS. Waktu pelaksanaan rangkaian kegiatan penelitian berlangsung selama ± 1 tahun, meliputi periode pengumpulan data lapangan mulai dari bulan Februari sampai dengan bulan Mei Alat dan Bahan Bahan dan alat yang digunakan untuk pengamatan di lapangan antara lain peta kawasan TNGHS (citra landsat, peta RBIdan peta kontur), pita spotlight, teropong binokuler, Global Positioning System (GPS) Garmin 76CSx, kamera Nikon Coolpix 8400, handycam, Nikon fisheye lens, perlengkapan analisis vegetasi, perlengkapan pembuatan herbarium, buku pengenal flora, tally sheet dan alat tulis. Perangkat lunak (perangkat lunak) yang digunakan untuk pengolahan dan analisis data antara lain Hemiview ver 2.1, SPSS 16, Microsoft Excel 2007, Global Mapper v8.01, Erdas 9.1 dan ArcGis Metode Pengumpulan Data Studi literatur Studi literatur bertujuan untuk memperoleh data dan informasi tentang kondisi umum habitat surili, bio-ekologi surili, penyebaran dan kondisi populasi surili berdasarkan hasil-hasil penelitian sebelumnya sebagai pendukung penelitian, serta peta-peta yang diperlukan dalam pengolahan data, meliputi: citra landsat (7TM zone 48 S, WGS 84), peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) TNGHS (meliputi jalan, sungai), peta kontur (format SRTM).

2 Observasi Pengumpulan data melalui pengamatan lapang secara langsung dilakukan untuk memperoleh data dan informasi sebagai berikut: a. Habitat preferensi surili, dengan cara melakukan pengamatan perilaku makan dan penggunaan pohon tidur surili menggunakan metode Focal Animal Sampling. Metode ini digunakan untuk mengukur tingkat kesukaan surili terhadap jenis pakan yang dikonsumsi. Waktu pengamatan perilaku makan dan penggunaan pohon tidur dilakukan mulai dari pukul WIB sampai dengan WIB. Pada perilaku makan surili diamati jenis pakan dan bagian yang dimakan oleh surili. Surili yang diamati dibagi berdasarkan perbedaan kelas umur yaitu dewasa dan muda. b. Pengumpulan data spasial meliputi titik-titik perjumpaan dengan surili dan titik koordinat pada lokasi pengambilan data Hemispherical photography. c. Kondisi fisik habitat, dengan cara melakukan pengamatan terhadap radiasi matahari, ketinggian lokasi pengamatan, kemiringan lahan, keberadaan pemukiman, jalan dan sungai. d. Kondisi biotik habitat, dengan menggunakan metode Hemispherical photography untuk memperoleh nilai penutupan tajuk. Metode analisis vegetasi dengan melakukan pengukuran terhadap struktur dan komposisi vegetasi, jenis dan karakteristik pohon yang digunakan surili sebagai tempat beraktivitas termasuk pohon tidur, potensi sumber pakan, dan keanekaragaman jenis pakan. Pengumpulan data vegetasi dilakukan dengan menggunakan 3 unit contoh pada tiap lokasi penelitian. Tiap unit contoh berukuran 20 m x 500 m dan di dalamnya dibagi ke dalam petak-petak untuk pengamatan vegetasi pada tingkat pertumbuhan pohon dan tiang. Metode survei vegetasi yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode jalur yang disajikan pada gambar 3.

3 24 20 m B B B arah A A A rin tis 500 m Gambar 3 Desain petak contoh menggunakan metode jalur (Soerianegara & Indrawan 1982). Petak A Petak B Wawancara = lebar 20 m dengan petak-petak berukuran 20 m x 20 m untuk pengamatan tingkat pertumbuhan pohon = lebar 10 m dengan petak-petak berukuran 10 m x 10 m untuk pengamatan tingkat pertumbuhan tiang Wawancara dengan pengelola TNGHS dan masyarakat sekitar kawasan untuk mengetahui tingkat gangguan manusia terhadap keberadaan surili di TNGHS. Teknik wawancara yang dilakukan merupakan wawancara langsung yang tidak terstruktur (tidak menggunakan questioner) Metode Analisis Data Analisis komponen dominan habitat Penentuan komponen dominan habitat yang dipilih oleh surili dianalisis dengan menggunakan pendekatan regresi berganda. Persamaan regresi berganda adalah persamaan regresi dengan satu peubah tak bebas (Y) dengan lebih dari satu peubah bebas (X 1, X 2,..., X i ). Peubah tidak bebas (Y) adalah jumlah surili pada suatu tempat sedangkan peubah bebas (X) adalah peubah-peubah yang berasal dari komponen fisik dan biotik habitat yang diduga mempengaruhi kehadiran surili pada tempat tersebut. Hubungan antara peubah-peubah tersebut dapat dirumuskan dalam bentuk persamaan (Mattjik & Sumertajaya 2006): Y = ß³?á + ß³?á X?á + ß³?á X?á +?³ + ß³?á X?á + e³?á

4 25 Y = jumlah surili yang dijumpai ß 0 = nilai intersep ßž i = nilai koefisien regresi ke-i X 1 = radiasi matahari X 2 = kelerengan tempat ( o ) X 3 = penutupan tajuk (LAI) X 4 = ketinggian tempat (m dpl) X 5 = jarak dari jalan (m) = jarak dari sungai (m) X 6 Hipotesis yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah: H 0 H 1 = tidak ada faktor dominan yang mempengaruhi preferensi habitat surili = ada faktor dominan yang mempengaruhi preferensi habitat surili Analisis komponen dominan habitat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak SPSS 16 dengan metode stepwise. Metode stepwise merupakan fasilitas yang tersedia dalam SPSS 16 yaitu metode yang mengeluarkan komponen-komponen yang tidak terlalu berpengaruh dalam analisis regresi, sehingga hasil yang diperoleh merupakan komponen yang paling berpengaruh Analisis habitat preferensi surili Preferensi habitat oleh surili dihitung dengan menggunakan nilai indeks Neu. Jika indeks preferensi lebih dari 1 (w= 1) maka habitat tersebut disukai (Bibby et al. 1998). Tahap perhitungan disajikan pada Tabel 4. Tabel 4 Variabel yang diamati untuk menduga preferensi habitat menurut metode Neu Jenis Pakan P N U e W B 1 p 1 n 1 u 1 e 1 w 1 b 1 2 p 2 n 2 u 2 e 2 w 2 b 2 K p k n k u k e k w k b k Total 1.00 S n i 1.00 S e i Sáw i 1.00 p = proporsi jumlah lokasi habitat surili n = jumlah surili yang dijumpai u = proporsi jumlah surili yang dijumpai (n i / Sìn i ) e = nilai harapan (p i x Sxn i )

5 26 w = indeks preferensi pakan (u i / p i ) b = indeks preferensi yang distandarkan (w i / Sàw i ) Habitat yang disukai surili dianalisis dengan menggunakan asumsi bahwa semakin tinggi keberadaan surili pada suatu tipe habitat, maka habitat tersebut semakin disukai oleh surili. Hubungan antara keberadaan surili dengan habitat diidentifikasi dengan menggunakan pendekatan uji Chi-square (Khi-kuadrat). Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:?i X?á?? =?"?oo -k E?o?á E O E = frekuensi pengamatan = frekuensi harapan Batasan yang digunakan adalah jika?c 2 hit >?c 2 (0.05, k-1) maka terdapat preferensi habitat dan jika? 2 hit <?á 2 (0.05, k-1) maka tidak terdapat preferensi habitat. Hipotesis yang dibangun dalam analisis ini adalah: Ho H1 : Tidak ada preferensi habitat oleh surili : Adanya preferensi habitat oleh surili Analisis kondisi fisik dan spasial Kondisi fisik habitat surili yang akan dianalisis terdiri dari radiasi matahari, ketinggian tempat, kemiringan lereng, keberadaan sungai dan jalan. Data yang diperoleh dianalisis dengan analisis deskriptif dan analisis spasial. Data yang dianalisis dengan SIG berupa peta batas kawasan (polygon), peta kontur (format SRTM), citra landsat TNGHS, peta RBI TNGHS (jalan dan sungai), titik koordinat keberadaan surili dan titik koordinat foto penutupan tajuk. Data tersebut akan diolah menjadi 6 layer untuk membangun model kesesuaian habitat surili di TNGHS. Layer kesesuaian yang akan dibuat antara lain layer ketinggian, layer kemiringan lereng, layer penutupan tajuk, layer area radiasi matahari, layer jarak terhadap jalan dan layer jarak terhadap sungai. Bagan alir penelitian disajikan pada Lampiran 1.

6 Peta preferensi habitat berdasarkan ketinggian tempat Peta ketinggian dibuat dari data SRTM yang diolah menggunakan perangkat lunak Global Mapper v8.01 dengan interval 25 m. Peta kontur yang dihasilkan kemudian diolah menggunakan ArcGis 9.3. Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan ketinggian disajikan pada Gambar 4. Data SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) Generated Contours (Global Mapper v8.01) Peta kontur (vektor) Create TIN (ArcGis 9.3) Convert TIN to Raster Classify Reclassify Peta preferensi habitat berdasarkan ketinggian Gambar 4 Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan ketinggian.

7 Peta preferensi habitat berdasarkan kemiringan lereng Peta kesesuaian berdasarkan kemiringan lereng dibuat dari peta kontur yang telah diolah menjadi TIN menggunakan ArcGis 9.3. Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan kemiringan lereng disajikan pada Gambar 5. Data TIN kontur Surface Analysis - Slope (ArcGis 9.3) Peta kemiringan lereng (raster) Classify Reclassify Peta preferensi habitat berdasarkan kemiringan lereng Gambar 5 Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan kemiringan lereng Peta preferensi habitat berdasarkan penutupan tajuk Hemispherical Photography menghasilkan suatu gambar yang dapat dianalisis untuk membedakan bagian langit yang terlihat maupun yang tidak terlihat akibat terhalang oleh bentang alam, tajuk tumbuhan, atau bangunan buatan manusia. HP dapat digunakan untuk menghitung pemancaran cahaya matahari dan karakteristik tajuk tumbuhan seperti leaf area index (Rich et al. 1998). Hasil gambar yang diperoleh selanjutnya diolah dan dianalisis dengan menggunakan perangkat lunak Hemiview ver 2.1.Peta penutupan tajuk diperoleh dari nilai LAI hasil Hemispherical Photography yang dihubungkan dengan peta Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) menggunakan analisis regresi. Citra landsat (7TM zone 48 S, WGS 84) diolah menjadi Peta NDVI menggunakan perangkat

8 29 lunak ERDAS 9.1. Hasil regresi antara LAI dan NDVI digunakan untuk melakukan klasifikasi pada proses pembuatan peta preferensi habitat. Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan penutupan tajuk disajikan pada Gambar 6. Rumus NDVI: NDVI =?Çband 4 -Ãband 3?Ç?ÇNear Infra Red -ÃRed?Ç =?>band 4 + band 3?>?>Near Infra Red + Red?> Citra Landsat Hemispherical photography Image Interpreter Indices NDVI (ERDAS 9.1) Peta NDVI Koordinat Image (JPEG) Calculate (Hemiview 2.1) Nilai Nilai LAI Linear Regression (SPSS 16) Classify Reclassify Peta preferensi habitat berdasarkan penutupan tajuk Gambar 6 Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan penutupan tajuk.

9 Peta preferensi habitat berdasarkan radiasi matahari Peta kesesuaian berdasarkan radiasi matahari diperoleh dari nilai radiasi matahari hasil Hemispherical Photography yang dihubungkan dengan peta area radiasi matahari dengan menggunakan analisis regresi linier. Citra landsat (7TM zone 48 S, WGS 84) diolah menjadi peta area radiasi matahari menggunakan perangkat lunak ArcGis 9.3. Hasil regresi antara keduanya digunakan untuk melakukan klasifikasi pada proses pembuatan peta preferensi habitat. Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan radiasi matahari disajikan pada Gambar 7. Citra Landsat Hemispherical photography Spatial Analysis Radiasi matahari (SR) (ArcGis 9.3) Peta SR Koordinat Image (JPEG) Calculate (Hemiview 2.1) Nilai SR Nilai SR Linear Regression (SPSS 16) Classify Reclassify Peta preferensi habitat berdasarkan radiasi matahari Gambar 7 Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan radiasi matahari.

10 Peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari jalan Peta jarak terhadap jalan diperoleh dari peta RBI jalan (vektor) yang diolah menggunakan perangkat lunak ArcGis 9.3. Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari jalan disajikan pada Gambar 8. Peta Jaringan Jalan (vektor) Spatial Analyst Distance (ArcGis 9.3) Peta jarak dari jalan (raster) Classify Reclassify Peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari jalan Gambar 8 Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari jalan Peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari sungai Peta jarak terhadap sungai diperoleh dari peta RBI jalan (vektor) yang diolah menggunakan perangkat lunak ArcGis 9.3. Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari sungai disajikan pada Gambar 9.

11 32 Peta Jaringan Sungai (vektor) Spatial Analyst Distance (ArcGis 9.3) Peta jarak dari sungai (raster) Classify Reclassify Peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari sungai Gambar 9 Proses pembuatan peta preferensi habitat berdasarkan jarak dari sungai Peta kesesuaian habitat preferensi surili Pada saat pembuatan tiap layer kesesuaian dilakukan tahap pengkelasan yang juga merupakan skor. Nilai pengkelasan tersebut yaitu kelas 1 (sangat rendah), kelas 2 (rendah), kelas 3 (sedang), kelas 4 (tinggi) dan kelas 5 (sangat tinggi). Data spasial yang diperoleh berdasarkan hasil pengamatan berupa 40 titik koordinat surili. Data tersebut kemudian dianalisis dengan menggunakan regresi linier berganda pada perangkat lunak SPSS 16 menggunakan metode enter. Metode enter merupakan fasilitas yang tersedia pada perangkat lunak SPSS 16, yaitu suatu metode yang memasukkan semua variabel dalam analisis regresi linier. Hasil analisis regresi digunakan dalam proses pembobotan pada tahap pembuatan peta kesesuaian habitat berdasarkan 6 layer yang sudah dibuat sebelumnya. Bobot yang digunakan untuk proses selanjutnya berupa koefisien yang telah distandarkan, kemudian diolah menggunakan raster calculator pada ArcGis 9.3. Pengolahan menggunakan raster calculator memperoleh nilai kesesuaian habitat. Nilai tersebut kemudian diklasifikasi melalui proses reclassify pada ArcGis 9.3.

12 33 Klasifikasi dilakukan berdasarkan pembagian tiga tingkat kesesuaian habitat sebagai berikut: a) Kelas kesesuaian tinggi = (mean+standar deviasi) < X < (maksimum) b) Kelas kesesuaian sedang = (mean-standar deviasi) < X < (mean+standar deviasi) c) Kelas kesesuaian rendah = (minimum) < X < (mean-standar deviasi) Proses pembuatan peta kesesuaian habitat surili disajikan pada Gambar 10. Hasil dari pengolahan data berupa peta kesesuaian habitat surili untuk mengidentifikasi preferensi habitat oleh surili berdasarkan topografi (ketinggian dan kemiringan lereng), penutupan tajuk, radiasi matahari, kondisi jalan dan kondisi sungai. Layer Ketinggian Layer Kemiringan Lereng Layer Penutupan Tajuk Layer Radiasi matahari Layer Jarak Dari Jalan Layer Jarak Dari Sungai Raster Calculator Skor (ArcGis 9.3) Nilai Skor Klasifikasi Kesesuaian Habitat Reclassify Gambar 10 Proses pembuatan peta kesesuaian habitat surili. Setelah diperoleh peta kesesuaian habitat preferensi surili, kemudian dilakukan proses validasi. Validasi dilakukan berdasarkan jumlah titik koordinat surili yang diperoleh di lapangan. Validasi =?á?1 x 100% Peta Kesesuaian Habitat Preferensi Surili

13 34 n N = Jumlah titik koordinat surili pada suatu klasifikasi kesesuaian = Jumlah total titik koordinat surili Analisis kondisi biologi Komponen biotik habitat yang dianalisis terdiri dari tegakan vegetasi yang terdapat pada lokasi penelitian. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui kerapatan dan keanekaragaman jenis vegetasi yang digunakan oleh surili sebagai sumber pakan, pohon tempat tidur, dan tempat surili beraktivitas Analisis jenis tumbuhan pakan surili Preferensi jenis pakan bagi satwa dihitung dengan menggunakan nilai indeks Neu. Jika indeks preferensi lebih dari 1 (w=n1) maka jenis pakan tersebut disukai karena penggunaan lebih besar daripada ketersediaan (Bibby et al. 1998). Tahap perhitungan disajikan pada Tabel 5. Tabel 5 Variabel yang diamati untuk menduga preferensi pakan menurut metode Neu Jenis Pakan P N U e W B 1 p 1 n 1 u 1 e 1 w 1 b 1 2 p 2 n 2 u 2 e 2 w 2 b 2 K p k n k u k e k w k b k Total 1.00 Sön i 1.00 Söe i Sáw i 1.00 p = proporsi jumlah perjumpaan pakan yang dimakan surili n = jumlah pakan yang teramati dimakan surili u = proporsi jumlah pakan yang teramati dimakan (n i / SWn i ) e = nilai harapan (p i x S n i ) w = indeks preferensi pakan (u i / p i ) b = indeks preferensi yang distandarkan (w i / S&w i ) Jenis pakan yang disukai surili dianalisis dengan menggunakan asumsi bahwa semakin tinggi frekuensi surili mengkonsumsi suatu jenis pakan, maka jenis pakan tersebut semakin disukai oleh surili. Hubungan antara frekuensi keberadaan surili dengan jenis pakan diidentifikasi dengan menggunakan pendekatan uji Chi-square (Khi-kuadrat), dengan persamaan sebagai berikut:

14 35 X?ù?á?»?» =?Ò?O - E??á E O E = frekuensi pengamatan = frekuensi harapan Batasan yang digunakan adalah jika?á 2 hit >?á 2 (0.05, k-1) maka terdapat preferensi habitat dan jika?; 2 hit <?á 2 (0.05, k-1) maka tidak terdapat preferensi habitat. Hipotesis yang dibangun dalam analisis ini adalah: H 0 H 1 : Frekuensi kunjungan surili untuk makan sama untuk semua jenis pakan : Frekuensi kunjungan surili untuk makan tidak sama untuk seluruh jenis Analisis jenis pohon tempat tidur surili Preferensi jenis pohon tidur surili akan dibahas menggunakan analisis secara deskriptif. Parameter yang dianalisis berupa karakteristik jenis pohon yang disukai, berupa tinggi pohon, ketinggian pohon yang digunakan surili ketika memilih posisi tidur serta diameter pohon Analisis kerapatan jenis tumbuhan Analisis kerapatan yang dilakukan berdasarkan persamaan kerapatan menurut Soerianegara dan Indrawan (1998), sebagai berikut:?á??????????????????????????????????? Analisis keanekaragaman jenis tumbuhan Untuk mengetahui keanekaragaman jenis pakan digunakan pendekatan indeks Keragaman Shannon-Wiener (Ludwig & Reynolds 1988) dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: H?á = -}?}?}?á. ln?}?á Keterangan : H = indeks Keragaman Shannon-Wiener p i = proporsi jumlah individu ke-i (n i /N)

15 Analisis pola sebaran pakan surili Analisis pola sebaran spasial bagi vegetasi pakan surili dilakukan untuk mengidentifikasi distribusi spesies dalam penggunaan ruang. Pola sebaran spasial ditentukan dengan menggunakan pendekatan indeks penyebaran Morisita (Krebs 1989) sebagai berikut:?f?f =?f?³s³??á -á s³??³?*s*?&?*?á -á s*?& Id n x 2 x = Derajat penyebaran Morisita = Jumlah unit contoh = Jumlah kuadrat dari total individu suatu jenis pada suatu komunitas = Jumlah total individu suatu jenis pada suatu komunitas Uji statistik spasial, sebagai berikut: χ Mu = keterangan: uji Chi-square dilakukan untuk menentukan pola sebaran n + x i ( x ) 1 i Mu = indeks Morisita untuk pola sebaran seragam (uniform) 2 χ = Nilai chi-square pada db (n-1), selang kepercayaan 97.5%. x i = Jumlah individu dari suatu jenis pada petak ukur ke-i. n = Jumlah unit contoh Untuk menentukan derajat pengelompokkan (clumping index) suatu spesies maka dihitung dengan menggunakan persamaan: χ Mc = keterangan: n + x i ( x ) 1 i Mc = indeks Morisita untuk pola sebaran agregatif (clumped) 2 χ = Nilai chi-square pada db (n-1), selang kepercayaan 97.5%. x i = Jumlah individu dari suatu jenis pada petak ukur ke-i. n = Jumlah unit contoh a). Standar derajat Morisita (Ip) dihitung dengan empat rumus sebagai berikut: Bila Id Mc > 1.0, maka dihitung: Id Mc Ip = n Mc

16 37 b). c). d). Bila Mc> Id 1.0, maka dihitung: Id 1 Ip = 0. 5 Mc 1 Bila 1.0>Id>Mu, maka dihitung: Id 1 Ip = 0. 5 Mu 1 Bila 1.0 > Mu >Id, maka dihitung: Id Mu Ip = Mu Pola sebaran jenis-jenis pada suatu komunitas tumbuhan berdasarkan nilai Ip mengikuti kaidah keputusan sebagai berikut: Bila Ip = 0, maka pola penyebaran acak (random) Bila Ip > 0, maka pola penyebaran mengelompok (clumped) Bila Ip < 0, maka pola penyebaran merata (uniform) Analisis kemerataan jenis pakan surili Tingkat kemerataan jenis pakan surili pada seluruh unit contoh pengamatan dianalisis dengan menggunakan pendekatan indeks kemerataan (evenness) berdasarkan Ludwig dan Reynolds (1988) melalui persamaan sebagai berikut:?å=?w'w ln?d E = nilai evenness (0-1) H = indeks keragaman Shannon-Wiener S = jumlah jenis