Analisis Hubungan Variabel Iklim dengan Morfologi Daun Eboni dan Identifikasinya berdasarkan Wilayah menggunakan Support Vector Machine

Abstract

Eboni (Diospyros celebica Bakh.) merupakan salah satu spesies tumbuhan yang kayunya banyak dimanfaatkan untuk meubel, patung, alat musik, dan lain-lain. Pulau Sulawesi merupakan lokasi tumbuh secara alami tanaman Eboni. Menurut IUCN Red List of Threatned Species, tanaman eboni ini dimasukkan dalam kategori rentan punah (vulnerable) karena tingginya permintaan kayu eboni yang tidak diimbangi dengan keberhasilan budidaya. Climate change merupakan salah satu faktor penyebab menurunnya produktifitas suatu tanaman. Salah satu bagian tanaman eboni yang terkena efek dari perubahan iklim/lingkungan yaitu pada bagian daun yang berfungsi untuk melakukan proses fotosintesis. Data yang dihasilkan dari ciri-ciri daun dapat menunjukkan perbedaan respon akibat perubahan iklim yang dapat digunakan untuk merumuskan konservasi eboni. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menganalisis hubungan variabel iklim dengan morfologi daun eboni dan melakukan klasifikasi berdasarkan lokasi tempat tumbuh daun eboni. Variabel iklim diperoleh dari BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika) yang diperoleh dari tahun 2014-2019. Variabel iklim yang diperoleh terdiri dari temperatur, kelembaban, curah hujan, lama penyinaran matahari, dan kecepatan angin. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu dengan Support Vector Machine yang fokus menemukan hyperplane dari setiap kelas/target. Dataset terdiri dari daun eboni yang diperoleh dari 3 provinsi yang ada di Pulau Sulawesi. Yang berlaku sebagai fitur pada dataset ini yaitu morfologi daun eboni yang terdiri dari 7 fitur utama morfologi daun eboni dan 7 fitur turunan. Sedangkan yang berlaku sebagai target / kelas yaitu lokasi pengambilan sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa variabel iklim memiliki korelasi terhadap morfologi daun eboni, seperti temperatur dan curah hujan. Sedangkan untuk variabel iklim yaitu kelembaban, lama penyinaran matahari, dan kecepatan angin memiliki nilai korelasi yang rendah terhadap morfologi daun eboni. Adapun hasil klasifikasi mampu membedakan morfologi daun berdasarkan wilayah tumbuh alaminya dengan tingkat akurasi sebesar 84.38%. Dengan memperoleh tingkat akurasi yang tinggi dari hasil klasifikasi, dapat diartikan bahwa ukuran morfologi daun dengan spesies yang sama dalam hal ini daun eboni, berbeda disetiap wilayah yang disebabkan oleh variabel iklim. Dengan demikian, penerapan Support Vector Machine dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap daun eboni yang akan bermanfaat pada proses restorasi tanaman eboni.