BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Penutupan Lahan dan Distribusi Sagu (Metroxylon Spp.) di Pulau Seram, Maluku Penutupan lahan dan penggunaan lahan di Pulau Seram sesuai dengan hasil analisis dari peneliti sebelumnya, berdasarkan Citra Landsat TM5 path/row 107/062 tanggal 6 Juli 2007, 107/063 tanggal 17 Juli 2007, 108/062 tanggal 15 Agustus 2007 dan 109/062 tanggal 29 Juli Citra tersebut kemudian diklasifikasikan menjadi 9 kategori, yaitu unclassified(di luar Pulau Seram, hutan, mangrove, kebun campuran, lahan terbangun, badan air, dan tidak ada data (awan dan bayangan awan), dengan nilai overall classification accuracy yaitu 76%. Tipe penutupan dan penggunaan lahan tersebut disajikan pada Tabel 2: Tabel 2 Penutupan lahan di Pulau Seram, Maluku No Tipe Penutupan Lahan Luas (Ha) Presentase Luas (%) 1. Hutan ,06 68,72 2. Mangrove ,27 0,78 3. Kebun Campuran ,07 1,74 4. Lahan Terbangun 6.125,94 0,35 5. Sagu ,76 1,05 6. Tanah Terbuka ,91 6,39 7. Air ,92 2,14 8. Tidak Ada Data ,23 18,83 Berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat bahwa hutan memiliki luasan areal tertinggi dari tipe tutupan lahan yang lainnya yaitu 68,72% atau sebesar ,06 Ha. Lahan terbangun memiliki areal yang terendah yaitu 0,35% atau sebesar 6.125,94 Ha. Sedangkan untuk luasan areal sagu yang ditemukan yaitu ,76 Ha atau 1,05%. Luasan ditemukannya tumbuhan sagu tersebut terdistribusi pada wilayah pesisir di dataran rendah pada tanah-tanah endapan, di tempat-tempat yang berdekatan dengan sungai, dan lembah-lembah bukit. Untuk lebih jelasnya, penutupan lahan di Pulau Seram tersaji pada Gambar 4.

2 20 Gambar 4 Peta penutupan lahan Pulau Seram Maluku.

3 21 Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, disertasi oleh Botanri (2010), didapatkan peta distribusi spasial tumbuhan sagu di Pulau Seram, Maluku. Peta distribusi Metroxylon spp. di Pulau Seram Maluku dapat dilihat pada Gambar 4. Peta distribusi spasial tumbuhan sagu di Pulau Seram, Maluku. Menurut Botanri (2010) peta distribusi sagu tersebut jika dikaitkan dengan sifat-sifat lahan, maka dapat dikatakan bahwa tumbuhan sagu menyukai kondisi lahan dengan ciri-ciri yaitu: 1) lahan datar-curam, 2) dekat pesisir, 3) dekat sungai, 4) pada tanah-tanah aluvial (Entisol dan Inceptisol), dan 5) pada ketinggian m dpl. Sifat-sifat tersebut kemudian dijadikan indikator untuk menentukan lahan yang sesuai sebagai habitat tumbuhan sagu di Pulau Seram, Maluku. Berikut disajikan beberapa foto sagu yang menjadi contoh pengambilan titik distribusi sagu, yaitu sagu yang tumbuh pada dataran dan di pinggir sungai. a b Gambar 5 Tegakan Metroxylon spp. : a) Tegakan sagu di dataran dan b) Tegakan sagu di pinggir sungai. Sumber : Prasetyo (2009), dokumen pribadi. 5.2 Faktor Penentu Kesesuaian Habitat Metroxylon spp. Faktor-faktor penyusun dalam habitat atau faktor yang mempengaruhi habitat satu spesies dapat dipetakan dan dianalisis hubungan antara spesies dengan faktor-faktor habitatnya (Miller 1996). Sehingga faktor-faktor habitat yang mempengaruhi kesesuaian habitat suatu spesies dalat juga dipetakan dan dianalisis hubungan antara faktor-faktornya kemudian dibuat suatu model kesesuaian habitat

4 22 dari spesies tersebut. Berlaku juga untuk spesies Metroxylon spp. yang terdapat di Pulau Seram, Maluku. Faktor penentu kesesuaian habitat Metroxylon spp. yang digunakan dalam penelitian ini ada lima faktor antara lain ketinggian tempat, kemiringan lereng, jenis tanah, jarak dari sungai dan NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Ketinggian tempat Faktor topografi yang berpengaruh terhadap distribusi dan bentuk tumbuhan yang hidup di daerah bergunung adalah ketinggian, kemiringan lereng dan aspect atau sudut arah datang sinar matahari (Titshal et al diacu dalam Putri 2010). Dalam penelitian ini, faktor topografi yang digunakan adalah ketinggian dan kemiringan lereng. Ketinggian Pulau Seram dapat diamati dari peta DEM (Digital Elevation Model), kemudian peta tersebut diklasifikasikan ketinggiannya menjadi beberapa kelas ketinggian. Peta ketinggian menunjukkan bahwa Pulau Seram memiliki 51,39% wilayah dengan ketinggian m dpl, 23,33% wilayah dengan ketinggian m dpl, dan sisanya 25,28% adalah wilayah dengan ketinggan > 500 m dpl (Tabel 3). Tabel 3 Luas tiap kelas ketinggian N0. Kelas Ketinggian (m dpl) Luas (Ha) % Luas m dpl m dpl > 500 m dpl Ketinggian suatu wilayah berpengaruh terhadap spesies yang dapat tumbuh di wilayah tersebut. Tumbuhan Metroxylon spp. dapat ditemui hingga pada ketinggian 500 m dpl (Flach 1983). Meskipun pada kenyataan di alam, masih ditemukan Metroxylon spp. hingga ketinggian mencapai 1000 m dpl, namun hal tersebut relatif jarang. Karena pada ketinggan >400 m dpl pertumbuhannya akan lambat (Bintoro 2008). Oleh karena itu, maka dapat dikatakan bahwa berdasarkan faktor ketinggian tempat pulau Seram memiliki potensi yang tinggi sebagai tempat tumbuh sagu. Berdasarkan data titik lokasi Metroxylon spp. yang diperoleh, kemudian dioverlay dengan peta ketinggian sehingga didapatkan sebaran titik Metroxylon spp. pada tiap kelas ketinggian (gambar 8). Titik Metroxylon spp. sebanyak 84

5 23 atau 80,77 % ditemukan pada kelas ketinggian m dpl, untuk lebih lengkapnya dapat dilihat Gambar m dpl (%) m dpl (%) > 500 m dpl (%) Gambar 6 Jumlah titik Metroxylon spp. pada berbagai ketinggian Kemiringan lereng Seperti yang telah disebutkan sebelumnya bahwa kemiringan lereng termasuk salah satu dari faktor utama dari topografi yang digunakan dalam penyusunan model kesesuaian habitat sagu pada penelitian ini. Peta kemiringan lereng Pulau Seram didapatkan dari peta DEM, kemudian dilakukan pengolahan peta kemiringan lereng dan pengklasifikasian menjadi 5 kelas lereng. Kelas tersebut adalah kemiringan 0-8 % (datar), kemiringan 8-15 % (landai), kemiringan % (agak curam), kemiringan % (curam), kemiringan > 40 % (sangat curam). Lebih lanjut untuk kelas kemiringan beserta luasannya disajikan pada Tabel 4. Tabel 4 Luas tiap kelas kemiringan lereng No. Kemiringan Lereng Luas (Ha) % Luas % ,49 36, % ,60 29, % ,71 24, % ,03 8,42 5 > 40% ,32 1,30 Tabel 4 menunjukkan bahwa kemiringan 0-8 %, memiliki luasan terbesar yaitu ,49 Ha atau sekitar 36,07% dari luas keseluruhan Pulau Seram.

6 24 Secara umum untuk kemiringan 0-40% di Pulau Seram yaitu seluas ,83 Ha atau 98,70% dari luas total dari Pulau Seram. Luasan terendah yaitu 1,30 % atau ,32 Ha untuk kemiringan > 40%. Botanri (2010) menyatakan bahwa kondisi kemiringan yang sesuai untuk tempat tumbuh Metroxylon spp. adalah 0-40%, pada kemiringan lereng yang lebih dari 40% tidak sesuai bagi pertumbuhan Metroxylon spp.. Hal ini menunjukkan bahwa Pulau Seram yang memiliki 98,70 % luas dengan kemiringan lereng 0-40%, merupakan tempat tumbuh yang baik bagi Metroxylon spp. Gambar 7 merupakan grafik yang memuat jumlah Metroxylon spp. pada berbagai kemiringan lereng di Pulau Seram, Maluku. Titik Metroxylon spp. yang didapatkan menunjukkan bahwa sebanyak 92 titik atau 88,46 % ditemukan berada pada kemiringan lereng 0-8%, 9 titik pada kemiringan lereng 8-15% dan 1 titik pada kemiringan lereng 15-25% dan 25-40%, sedangkan pada kemiringan >40% tidak ditemukan tumbuhan sagu. % % 8-15% 15-25% 25-40% >40% Kelas kemiringan lereng Gambar 7 Jumlah titik Metroxylon spp. pada berbagai kemiringan lereng. Titik Metroxylon spp. yang didapatkan, kemudian dioverlaykan dengan peta kemiringan lereng. Sehingga dapat ditunjukkan distribusi Metroxylon spp. pada berbagai kemiringan lereng di Pulau Seram, Maluku. Overlay titik-titik lokasi sagu dengan peta kemiringan lereng disajikan pada Gambar 10.

7 Gambar 8 Peta sebaran titik Metroxylon spp. pada berbagai ketinggian di Pulau Seram, Maluku. 25

8 Gambar 9 Peta sebaran titik Metroxylon spp. pada berbagai kelerengan di Pulau Seram Maluku. 26

9 Jenis tanah Arsyad (2006) mendefinisikan tanah sebagai suatu benda alami heterogen yang terdiri atas komponen-komponen padat, cair dan gas yang mempunyai sifat dan perilaku dinamik. Tanah terbentuk secara alami oleh hasil kerja interaksi antara iklim, dan jasad hidup terhadap bahan induk yang dipengaruhi oleh relief tempatnya terbentuk dan waktu. Pulau Seram pada umumnya terdiri dari jenis tanah Alluvial, Phylite, Sandstone, Limestone. Jenis-jenis tanah yang terdapat di Pulau Seram beserta luasannya disajikan pada Tabel 5. Tabel 5 Jenis tanah di Pulau Seram beserta luasannya No. Jenis Tanah Luas (Ha) % Luas 1 Alluvial ,98 17,33 2 Basalt ,76 3,13 3 Clay ,52 14,97 4 Coral 6.012,48 0,35 5 Granite 2.490,67 0,14 6 Limestone ,81 16,47 7 Marl ,92 6,27 8 Phylite ,43 19,81 9 Sandstone ,45 17,14 10 Schist ,81 4,11 11 Serpentinite 4.821,48 0,28 Jenis tanah aluvial memiliki luasan ,98 Ha atau 17,33% dari seluruh luas Pulau Seram. Luasan tertinggi yaitu jenis tanah Phylite dengan luas sebesar ,43 Ha atau 19,81% dari luas keseluruhan Pulau Seram. Kemudian luasan terendah yaitu jenis tanah granite dengan luas 2.490,67 Ha atau sebesar 0,14% dari luas Pulau Seram. Metroxylon spp. dominan tumbuh pada tanah alluvial (96,09%) dibandingkan pada tanah jenis lainnya yaitu sebesar 3,91% (Gambar 10).

10 28 % Aluvial (%) Phyllite; schist; gneiss; sandstone (%) Jenis tanah Gambar 10 Jumlah titik Metroxylon spp. pada berbagai jenis tanah. Hampir keseluruhan titik Metroxylon spp. yang ditemukan terdapat pada jenis tanah alluvial. Hal ini sesuai dengan pernyataan Bintoro (1999), jenis tanah yang memungkinkan sagu untuk tumbuh dengan baik adalah pada tanah vulkanik, podzolik merah kuning, alluvial dan hidromofik. Wiranegara (2000) menjelaskan bahwa tanah alluvial merupakan jenis tanah muda, belum mengalami perkembangan, berasal dari bahan induk alluvium, dengan tekstur beraneka ragam, struktur belum terbentuk, konsistensi dalam keadaan basah lekat dan memiliki tingkat kesuburan sedang hingga tinggi. Limestone; alluvium, recent riverine (%) Ciri-ciri tanah aluvial tersebut dapat dikatakan sepadan dengan jenis tanah Entisol dan Inceptisol pada sistem klsifikasi tanah menurut USDA. Foth (1988) mendeskripsikan jenis tanah Entisol sebagai tanah baru (recent soil) yang dicirikan oleh kenampakan kurang muda dan tanpa horizon genetik alamiah atau hanya memiliki horizon permulaan, bahan penyusunnya berasal dari bahan endapan baru yang terbawa olah aliran permukaan dari daerah yang lebih tinggi. Pada Inceptisol, tanah permulaan (inceptum soil) yang dicirikan dengan sudah mulai berkembangnya horizon genetik, bahan penyusunnya dari endapan baru yang berlapis-lapis. Ciri-ciri jenis tanah tersebut cukup mendukung untuk ketersediaan kebutuhan nutrisi pertumbuhan sagu. Sebagaimana dikatakan Bintoro (2010) bahwa lingkungan yang tumbuh yang baik untuk sagu adalah daerah yang agak berlumpur, akar napas tidak terendam, kaya mineral, kaya bahan organik, air tanah berwarna coklat dan bereaksi agak masam.

11 29 Gambar 11 Peta sebaran Metroxylon spp pada berbagai jenis tanah di Pulau Seram Maluku.

12 Jarak dari Sungai Air merupakan kebutuhan yang vital bagi makhluk hidup. Salah satu sumber air permukaan di alam adalah sungai. Pada umumnya banyak ditemukan tumbuhan yang tumbuh berada di sekitar sungai. Hal ini terkait dengan kebutuhan hidupnya terhadap air. Tidak terkecuali bagi Metroxylon spp., air merupakan kebutuhan vital. Haryanto dan Pangloli (1992) diacu dalam Bintoro (2010) menyatakan Metroxylon spp. tumbuh di daerah rawa yang berair tawar, rawa bergambut, sepanjang aliran sungai, sekitar air dan hutan-hutan rawa yang kadar garamnya tidak terlalu tinggi. Berdasarkan data luasan daerah yang berada pada jarak tertentu dari sungai yang terdapat di Pulau Seram. Jarak m memiliki luasan sebesar ,36 Ha atau sebesar 27,03% luas Pulau Seram. Luasan terbesar yaitu pada jarak m dengan ,33 Ha atau 52% luas Pulau Seram (Tabel 6). Tabel 6 Jarak dari sungai berikut luasannya No. Jarak Sungai Luas % Luas m ,36 27, m , > 600 m ,93 20,98 Hasil analisis peta sungai Pulau Seram dengan titik Metroxylon spp. menggunakan Euclidean distance dalam ArcGIS, didapatkan sebaran Metroxylon spp. terhadap sungai seperti tersaji pada Gambar13. Sedangkan untuk jumlah titik Metroxylon spp. sample terhadap sungai tersaji pada Gambar 12 titik % m m > 600 m Jarak dari sungai Gambar 12 Jumlah titik Metroxylon spp. pada berbagai jarak dari sungai.

13 31

14 32 Gambar 12 menunjukkan bahwa titik Metroxylon spp. banyak ditemukan pada jarak m dari sungai yaitu sebanyak 60,94 %, kemudian pada jarak m sebanyak 28,13 % dan terakhir pada jarak lebuh dari 600 m sebanyak 10,93 %. Hal tersebut menunjukkan bahwa Metroxylon spp. memiliki kecenderungan menyukai habitat yang tidak terlalu jauh dari sungai. Sebagaimana telah disebutkan bahwa Metroxylon spp. membutuhkan cukup air bahkan lebih menyukai tempat berair seperti rawa air tawar, daerah berlumpur namun tidak sampai merendam akar napasnya. Jika akar napas terendam maka dapat menganggu pertumbuhan Metroxylon spp. sebagaimana dikatakan oleh Sitaniapessy (1996) bahwa bila akar napas Metroxylon spp. terendam terus menerus akan menghambat pertumbuhan dan pembentukan karbohidrat Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) digunakan untuk mengetahui tutupan vegetasi suatu kawasan. NDVI merupakan indeks yang dapat menunjukkan tutupan vegetasi dengan metode standar yaitu membandingkan tingkat kehijauan pada image (Boone 2000). Ditambahkan oleh USGS (2000), bahwa NDVI telah digunakan selama bertahun-tahun untuk mengukur dan memantau pertumbuhan tanaman (vigor), tutupan vegetasi, dan produksi biomassa berdasarkan citra multispektral. Image yang digunakan dalam pembangunan NDVI ini adalah citra landsat TM5 Pulau Seram, sebanyak 4 scene yaitu path 107/row 062; path 107/row 063; path 108/row 062; path 109/row 062. NDVI Pulau Seram memiliki kisaran nilai pada -0, hingga 0, (Gambar 14). NDVI sendiri dihitung berdasarkan besarnya pantulan sinar tampak dan sinar infra merah dekat yang terpantul dari tumbuhan hijau. Berdasarkan data sebaran titik Metroxylon spp. dapat diketahui bahwa pada umumnya Metroxylon spp. menyukai dareah dengan nilai NDVI pada kisaran hingga 0,25. Sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 7 yang menunjukkan jumlah sebaran Metroxylon spp. pada berbagai nilai NDVI.

15 Gambar 14 Peta sebaran titik Metroxylon spp pada berbagai nilai NDVI di Pulau Seram Maluku. 33

16 34 % (-1) - (-0,5) (-0,5) - (-0,25) (-0,25) - 0,25 0,25-0,5 0,5-1 (%) Nilai NDVI Gambar 15 Jumlah titik Metroxylon spp. pada berbagai nilai NDVI. 5.3 Analisis Data Penelitian ini menggunakan dua analisis data yaitu Analisis Komponen Utama (Priciple Component Analysis/PCA) dan Analisis Regresi Logistik (Logistic Regression Analysis). Pengolahan data menggunakan software SPSS 19. Kemudian kelayakan metode analisis yang digunakan diuji dengan beberapa uji kelayakan model. Kedua metode analisis tersebut telah sering digunakan untuk mengetahui kesesuaian habitat suatu spesies Analisis komponen utama (Principle Component Analysis/PCA) Model kesesuaian habitat Metroxylon spp. Principle Component Analysis (PCA) menurut Gasperz (1992) adalah struktur varian-kovarian (kombinasi data multivariat yang beragam) melalui kombinasi linier dari variable-variabel tertentu. Tujuan dari PCA yaitu mereduksi data dan kemudian menginterpretasikannya. Berdasarkan hasil PCA diperoleh 3 dari 4 komponen utama dengan keragaman total disajikan pada Tabel 7. Komponen utama yang dapat digunakan dan mewakili yaitu komponen utama ketiga dengan nilai keragaman kumulatif 85, 658%. Nilai kumulatif keragaman tersebut termasuk tinggi mengingat bahwa nilai keragaman kumulatif yang dianggap mewakili total keragaman data jika keragaman kumulatif mencapai 70%-80% (Timm 1987 diacu dalam Sekolah Tinggi Ilmu Statistik 2006).

17 35 Tabel 7 Keragaman total komponen utama Komponen Akar Ciri (Initial Eigen Values) Total % Keragaman %Kumulatif Keragaman 1 1,325 33,137 33, ,072 26,805 59, ,029 25,717 85, ,574 14, ,00 Hasil analisis tersebut (nilai total dari akar ciri) kemudian digunakan untuk menentukan bobot masing-masing variable. Keeratan hubungan antara keempat variable kesesuaian habitat Metroxylon spp. dengan kompponen utama seperti disajikan pada Tabel 8 berikut. Tabel 8 Vektor ciri PCA Variabel Komponen Utama Sungai 0,545-0,709-0,235 Slope 0,866 0,037 0,003 Elevasi 0,403 0,734-0,434 NDVI 0,340 0,172 0,886 Bobot masing-masing variabel untuk mendapatkan model kesesuian habitat Metroxylon spp. diperoleh dari nilai vektor ciri PCA masing-masing variabel yang mempunyai nilai positif tertinggi terhadap komponen utama yang dihasilkan. Hasil di atas menunjukan bahwa variabel NVDI dan curah hujan mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen utama pertama. Sedangkan variabel ketinggian dan kelompok tanah mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen kedua, dan terakhir variabel nilai Jarak dari sungai dan kemiringan lereng mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen utama ketiga. Dengan demikian besarnya bobot masing-masing variabel sajikan dalam Tabel 9. Tabel 9 Koefisien tiap variable kesesuaian habitat Metroxylon spp. No. variabel Nilai Bobot 1. Sungai (js) 1, Slope (slp) 1, Elevasi (elv) 1, Tutupan Vegetasi (ndvi) 1,029 Bobot dari tiap variabel kemudian digunakan untuk menentukan indeks kesesuaian habitat Metroxylon spp. Sebelum dilakukan perhitungan kesesuaian habitat terlebih dahulu dilakukan klasifikasi pada tiap variabel guna menentukan

18 36 skor tiap kelas dari variabel tersebut. Skor dari masing-masing kelas variabel ditentukan oleh banyaknya terdapat titik-titik keberadaan dari habitat Metroxylon spp. Skor dari kelas variabel disajikan pada Tabel 11. Tabel 10 Skor variabel/faktor kesesuaian habitat No. Variabel Kelas Skor 1 Ketinggian m dpl m dpl 2 > 500 m dpl 1 2 kemiringan lereng 0-8% % % % 2 > 40% 1 3 Jarak sungai m m 2 > 600 m 1 4 Tutupan Vegetasi (NDVI) (-1) - (-0,5) 1 (-0,5) - (-0,25) 3 (-0,25) - 0,25 5 0,25-0,5 4 0,5 1 2 Berdasarkan hasil penghitungan dari masing-masing variabel yang digunakan dengan menggunakan SPSS 19, maka dapat disusun persamaan untuk model kesesuaian habitat Metroxylon spp. sebagai berikut: Persamaan diatas menunjukkan bahwa jarak dari sungai dan kemiringan lereng mempunyai koefisien (bobot) yang paling tinggi diantara variabel yang lain, kemudian disusul oleh variabel ketinggian (elv), dan bobot terkecil adalah variabel tutupan vegetasi (ndvi) Kelas kesesuaian habitat Metroxylon spp. Berdasarkan persamaan atau model kesesuaian yang telah didapatkan, dihitung nilai maksimum dan nilai minimum kesesuaian. Hasil penghitungan menunjukkan nilai maksimum sebesar 18,96. Sedangkan nilai minimum sebesar 4,75. Kemudian dilakukan penghitungan selang kelas kesesuian yaitu dengan membagi tiga selisih nilai indeks kesesuaian habitat yang tertinggi dan terendah,

19 37 Kesesuaian Metroxylon spp. di Pulau Seram, Maluku dapat dikelompokkan menjadi tiga kelas kesesuaian yang disajikan pada Tabel 11, sedangkan peta kesesuaian habitat Metroxylon spp. disajikan pada Gambar 17. Tabel 11 Kelas kesesuaian habitat Metroxylon spp. beserta luas areal No. Kelas Kesesuaian Habitat Selang Luas (Ha) 1 Kesesuaian rendah 1,029 6, ,32 2 Kesesuaian sedang 6,123 11, ,45 3 Kesesuaian tinggi 11,217 16, ,31

20 Gambar 16 Peta kesesuaian habitat Metroxylon spp. di Pulau Seram Maluku berdasarkan Analisis Komponen Utama. 38

21 Analisis regresi logistik (Logistic Regression Analysis) Model kesesuaian habitat Metroxylon spp. Logistic Regression Analysis didefinisikan oleh Gotelli dan Ellison (2004) sebagai satu bentuk khusus dari persamaan regresi dengan variable respon bersifat kategoris, dan variabel masukan bersifat kuntinyu. Variabel masukan yaitu variabel kesesuaian yang digunakan dalam membangun model regresi logistik yaitu enam data spasial antara lain jenis tanah, jarak sungai, ketinggian, kemiringan lereng, dan nilai tutupan vegetasi (NDVI). Titik obyek Metroxylon spp. pada lampiran 3, digunakan untuk mngetahui kedudukan Metroxylon spp. pada setiap variabel data spasial. Kemudian nilai digital number dari kedudukan titik Metroxylon spp. pada tiap variabel data spasial diolah dengan menggunakan analisis regresi logistik biner pada SPSS 19. Hasil perhitungan dengan SPSS 19 dengan taraf kepercayaan 95%, kelima variable kesesuaian yang digunakan memiliki taraf signifikansi kurang dari 0,05 (lampiran 4). Konstanta persamaan regresi yang didapatkan (β 0 ) sebesar -10,182, dengan koefisian pada setiap variabelnya dapat dilihat pada Tabel 12. Tabel 12 Koefisien regresi dan taraf signifikansi variable kesesuaian habitat Metroxylon spp. No. Variabel kesesuaian Koefisien regresi Signifikansi 1. Jenis tanah (tn) 2,537 0, Kemiringan lereng (slp) 0,463 0, Ketinggian (elv) -0,008 0, Jarak sungai (js) -0,005 0, Tutupan vegetasi (ndvi) ,000 Berdasarkan hasil perhitungan tersebut, maka didapatkan bentuk persamaan regresi logistic biner seperti dibawah ini: Z= -10,182+(2,537*tn)+( 0,463*slp)+( -0,008*elv)+( -0,005*js)+( 5.836*ndvi) Z= -10,182+(2,537*tn)+( 0,463*slp)-( 0,008*elv)-(0,005*js)+( 5.836*ndvi) Kemudian persamaan P= [e z /(1+e z )] Semua variabel memberikan nilai yang signifikan terhadap model kesesuaian habitat yaitu kurang dari 0,05. Dapat diartikan bahwa semua variable berpengaruh nyata terhadap model kesesuaian habitat. Pada variabel jenis

22 40 tanah(tn), kemiringan lereng (slp), dan tutupan vegetasi (ndvi) mempunyai korelasi positif terhadap model, sedangkan untuk variabel ketinggian (elv) dan variabel jarak sungai (js) mempunyai korelasi negative dengan model kesesuaian. Bobot dari tiap variabel kemudian digunakan untuk menentukan indeks kesesuaian habitat Metroxylon spp, sebelum dilakukan perhitungan kesesuaian habitat terlebih dahulu dilakukan klasifikasi pada tiap variabel guna menentukan skor tiap kelas dari variabel tersebut. Skor dari masing-masing kelas variabel ditentukan oleh banyaknya ditemukan titik-titik keberadaan dari habitat Metroxylon spp pada kelas-kelas yang telah ditentukan. Skor dari kelas variabel disajikan pada Tabel 13. Tabel 13 Skor variabel/faktor kesesuaian habitat No. Variabel Kelas Skor 1 Ketinggian m dpl m dpl 2 > 500 m dpl 1 2 kemiringan lereng 0-8% % % % 2 > 40% 1 3 Jarak sungai m m 2 > 600 m 1 4 Tutupan Vegetasi (NDVI) (-1) - (-0,5) 1 (-0,5) - (-0,25) 3 (-0,25) - 0,25 5 0,25-0,5 4 0, Jenis Tanah Aluvial 3 Phyllite 2 Limestone Kelas kesesuaian habitat Metroxylon spp. Berdasarkan persamaan atau model kesesuaian yang telah didapatkan, dihitung nilai maksimum dan nilai minimum kesesuaian. Hasil penghitungan menunjukkan nilai maksimum P = 1. Sedangkan nilai minimum P = 0,21. Kemudian dilakukan penghitungan selang kelas kesesuian yaitu dengan membagi tiga selisih nilai indeks kesesuaian habitat yang tertinggi dan terendah.

23 41 Kesesuaian Metroxylon sp. di Pulau Seram dikelompokkan menjadi tiga kelas kesesuaian yang tersaji pada Tabel 14 berikut luasan arealnya. Tabel 14 Kelas kesesuaian habitat Metroxylon spp. beserta luas areal No. Kelas Kesesuaian Habitat Selang Luas (Ha) 1 Kesesuaian rendah 0 0, ,61 2 Kesesuaian sedang 0,33 0,67 114,75 3 Kesesuaian tinggi 0, , Pengujian kelayakan model kesesuaian habitat Metroxylon spp. Pengujian kelayakan model kesesuaian habitat dengan analisis regresi logistik dapat dilakukan dengan menurunkan nilai -2 Log-likelihood serta uji Hosmer and Lemeshow hasil pengolahan data menggunakan SPSS 19.0 berdasarkan penurunan nilai -2 Log-likelihood, model diterima jika signifikansi penurunan nilai -2 Log-Likelihood kurang dari 0,05. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik yang terlampir pada lampiran 4, dapat dilihat bahwa nilai -2 Loglikelihood adalah 70,177 dengan signifikansi 0,000 atau kurang dari 0,05. Berdasarkan Uyanto (2006), jika taraf signifikansi (P-value) <0,05 maka hasil uji signifikan dan model layak untuk digunakan. Uji Hosmer and Lemeshow digunakan untuk mengetahui kesesuaian variabel masukan yang digunakan untuk membangun model kesesuaian dengan model yang dihasilkan. Nilai uji Hosmer and Lemeshow adalah 8,704 dengan taraf signifikansi uji adalah 0,368. Hal ini berarti bahwa variabel masukan (jenis tanah, ketinggian, kemiringan lereng, jarak dari sungai dan NDVI) dinyatakan sesuai dengan model, karena taraf signifikansi lebih besar dari 0,05. Kemudian kemampuan variabel untuk menjelaskan kesesuaian habitat Metroxylon sp. dalam penyusunan model dapat ditunjukkan dengan nilai Negelkerke R 2. Hasil penghitungan nilai Negelkerke R 2 sebesar 0, 563 (56,3%). Hal ini menunjukkan bahwa kesesuaian habitat Metroxylon spp. dapat dijelaskan oleh variable yang dipergunakan dalam penyusunan model Validasi Validasi model dilakukan dengan menguji model menggunakan data validasi. Data validasi yang digunakan sebanyak 128 titik terdiri dari titik 64 titik

24 42 ditemukan sagu dan 64 titik tidak ditemukan sagu (Lampiran 5). Validasi dilakukan dengan mengoverlaykan data titik validasi Metroxylon spp. dengan peta kesesuaian yang telah dibuat. Baik peta kesesuaian berdasarkan hasil analisis komponen utama ataupun analisis regresi logistik. Nilai validasi diperoleh dengan membagi banyaknya titik Metroxylon spp. pada suatu kelas kesesuaian terhadap jumlah total titik Metroxylon spp. yg ditemukan. Hasil validasi tiap kelas kesesuaian habitat Metroxylon spp. dapat dilihat pada Tabel 15. Tabel 15 Hasil validasi model kesesuaian habitat Metroxylon spp. No. Kelas Kesesuaian Model Berdasarkan Analisis Komponen Utama Model Berdasarkan Analisis Regresi Logistik Jumlah Titik Metroxylon spp. Persentase (%) Jumlah Titik Metroxylon spp. Persentase (%) 1. Tinggi 42 65, ,81 2. Sedang 19 29, Rendah 3 4, ,06

25 Gambar 17 Peta kesesuaian habitat Metroxylon spp. di Pulau Seram Maluku berdasarkan Analisis Regresi Logistik. 43