| dc.description.abstract | Acacia nilotica yang ditanam di Taman Nasional Baluran bertujuan untuk mencegah penyebaran api dari savana ke hutan jati berkembang menjadi invasif dan menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas savana. Oleh sebab itu, dibutuhkan langkah berupa prediksi sebaran A. nilotica yang bertujuan untuk meminimalisir dampak invasif terhadap area savana. Prediksi dapat dilakukan dengan menggunakan Species Distribution Modeling (SDM). SDM adalah model yang digunakan untuk mengetahui hubungan spesies di wilayah tertentu dengan faktor lingkungan. Penelitian ini berfokus pada pemodelan dengan menggunakan data presence, dimana informasi yang tersedia mengenai lokasi spesies yang dilaporkan ada. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor lingkungan yang berpengaruh, menyusun model prediksi, dan menyederhanakan proses pemodelan dan analisis dengan menggunakan Shiny Framework.
Penelitian ini mengidentifikasi faktor lingkungan yang mempengaruhi sebaran invasif A. nilotica. Faktor lingkungan yang dianggap berpengaruh berasal dari data hasil observasi dan studi literatur. Setelah data didapat, kemudian melakukan pemodelan untuk memprediksi sebaran A. nilotica yang bertujuan untuk mencegah penyebaran dengan mengetahui habitat yang mendukung perkembangan A. nilotica. Model yang digunakan adalah model Maximum Entropy. Hasil dari pemodelan kemudian dilakukan analisis terhadap kinerja model, dan kontribusi variabel lingkungan. Shiny Framework digunakan untuk mempermudah dalam proses pemodelan hingga analisis model.
Hasil penelitian menunjukkan terdapat tujuh faktor lingkungan yang teridentifikasi penting bagi habitat A. nilotica dan relevan untuk pemodelan prediksi yaitu indeks keterbukaan lahan (BSI), ketinggian (elevation), indeks kelembaban (NDMI), indeks kehijauan vegetasi (NDVI), jarak dari sungai (distance from the river), jenis tanah (soil), dan suhu (temperature). Faktor lingkungan yang berkontribusi dominan terhadap sebaran A. nilotica adalah variabel ketinggian (elevation), suhu (temperature), dan indeks keterbukaan lahan (BSI) dengan masing-masing memberikan kontribusi sebesar 38.6%, 31.1%, dan 16.6%. Model prediksi dapat dikategorikan sangat baik yang ditunjukkan dengan nilai AUC sebesar 0.978 dan nilai akurasi sebesar 0.94. Kerangka kerja yang digunakan memberikan kemudahan dalam proses analisis terhadap model yang dibangun.
Adapun manfaat dari penelitian ini dapat digunakan sebagai data dan informasi awal mengenai faktor lingkungan yang berkontribusi terhadap sebaran A. nilotica, faktor lingkungan yang relevan dalam membuat model prediksi sebaran A. nilotica, dan sebaran invasif A. nilotica di TN Baluran. | id |
