Pemodelan Spasial Kesesuaian Habitat Potensial Banteng (Bos javanicus d’Alton) di Taman Nasional Ujung Kulon Menggunakan Regresi Logistik Biner

Abstract

Taman Nasional Ujung Kulon (TNUK) merupakan salah satu habitat alami yang tersisa bagi banteng. Delineasi relung habitat banteng menjadi langkah awal bagi pengelolaan banteng di TNUK. Pemodelan spasial adalah salah satu cara yang dapat diunggulkan untuk mengidentifikasi dan memetakan relung habitat banteng. Salah satu dari asumsi dalam pemodelan dengan menggunakan regresi adalah tidak adanya multikolinieritas sehingga pemodelan yang baik harus mampu menyelesaikan masalah adanya multikolinieritas. Adapun tujuan penelitian ini adalah: membandingkan berbagai metode dalam rangka mengatasi multikolinieritas, membangun model spasial kesesuaian habitat potensial banteng yang terbaik di Semenanjung Ujung Kulon (SUK), dan mengidentifikasi peubah ekologi yang signifikan mempengaruhi kesesuaian habitat potensial banteng. Regresi logistik biner digunakan sebagai metode analisis data untuk memprediksi peluang kesesuaian habitat potensial spesies ini. Nilai peluang 0≤ <0,5 dikategorikan sebagai lokasi yang potensial tidak sesuai dan 0,5≤ ≤1 dikategorikan sebagai lokasi yang potensial sesuai.Variabel-variabel penduga yang diuji meliputi: ketinggian (x1), kelerengan (x2), penutupan vegetasi (dengan Normalized Difference Vegetation Index [NDVI]) (x3), jarak terdekat dari padang rumput (x4), jarak terdekat dari sungai (x5), jarak terdekat dari pantai (x6), dan jarak terdekat dari jalur patroli (x7). Berdasarkan hasil observasi pendahuluan dibangun asumsi: jarak 0 – 1,5 km dari tepi padang penggembalaan merupakan lokasi presence data dan jarak > 1,5 km dari tepi padang penggembalaan merupakan lokasi pseudo-absence data. Pengambilan sampel titik observasi untuk lokasi presence data dilakukan dengan pengamatan banteng, jejak tapak, dan jejak fesesnya. Pengambilan sampel titik observasi untuk lokasi pseudo-absence data dilakukan dengan metode grid secara acak dengan ukuran grid 30 m x 30 m. Jumlah sampel titik observasi untuk membangun model adalah 40 untuk presence data dan 40 untuk pseudo-absence data sedangkan untuk validasi model adalah 40 untuk presence data dan 40 untuk pseudo-absence data. Pemeriksaan multikolinieritas dilakukan pemeriksaan koefisien korelasi dan penghitungan Variance Inflation Factor (VIF). Sedangkan berbagai metode yang dibandingkan adalah: eliminasi secara manual variabel-variabel x yang berperan dalam multikolinieritas dilanjutkan dengan prosedur enter maupun prosedur stepwise, eliminasi variabel-variabel x dengan prosedur stepwise, dan analisis komponen utama sebagai prosedur antara sebelum melakukan analisis regresi logistik biner (principal component binary logistic regression). Uji kelayakan model dan validasi model yang dilakukan meliputi: uji Hosmer dan Lemeshow, nilai Nagelkerke R2, uji signifikansi parsial (taraf nyata 5%), dan indeks akurasi Kappa. Selanjutnya dilakukan ekstrapolasi model kesesuaian habitat potensial banteng untuk seluruh SUK....dst