Peternakan IPB untuk analisa berat kering dan energi dari masing- masing sampel vegetasi yang diperoleh dari hasil penelitian lapang.
3.2. Alat dan Bahan Penelitian
Peralatan yang digunakan selama penelitian antara lain: 1 satu paket sistem informasi geografis SIG yang terdiri dari seperangkat komputer, Erdas
Imagine ver 8.5, ArcView ver 3.3 dan ekstension ArcView Patch Analyst ver 2.3, yang digunakan untuk pembuatan, pengolahan dan analisis data SIG. Perangkat
lunak Microsoft Exell 2003, SPSS ver 13 untuk memasukkan data atribut dan menganalisis hubungan antara variabel, dan Powersim ver 2.50.4.1. untuk
pemodelan dinamika populasi. Timbangan ukuran 1 kg dan 10 kg untuk mengukur berat produksi dan
produktivitas hijauan pakan di lapangan, kalkulator atau alat hitung kotoran gajah, hagameter atau Suunto Tandem
untuk mengukur tinggi pohon, pita ukur meteran untuk mengukur luas bidang dasar pohon dan luas petak contoh, karung ukuran
20 kg untuk tempat sampel, alat tulis, kantong kertas, ayakan dengan ukuran mesh 2 mm, dan penampan, Global Positioning System GPS Garmin 60 untuk
mencatat lokasi ditemukannya kotoran gajah dan pengambilan titik lapangankoordinat, alat untuk memangkas daun pruning saw, kompas, tali
rafia, kamera, teropong binokuler, kuisioner, dan tally sheet. Untuk analisis berat kering sampel di laboratorium digunakan; timbangan, desicator, dan oven listrik.
Sedangkan bahan-bahan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: Citra Landsat 7 ETM+ wilayah Kabupeten Bengkulu Utara path row 126-062,
akuisisi 6 Juli 2005 BTIC Biotrop Training and Information Centre. Peta dasar Kabupaten Bengkulu Utara berupa peta topografi, ketinggian tempat, kelerengan
tempat, dan peta jaringan sungai skala 1:50.000 lembar 0812-63 yang bersumber dari Bakosurtanal dan Balai Konservasi Sumberdaya Alam Bengkulu.
3.3. Diagram Alir Metode Penelitian
Diagram alur metode penelitian disajikan pada Gambar 4. Persiapan penelitian dimulai dengan pemetaan daerah penelitian dilakukan dengan
menggunakan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografi SIG.
Secara garis besar tahap kegiatan meliputi a Pengadaan citra Landsat; b Pengumpulan data primer dan sekunder; c Interpretasi data penginderaan jauh
dan analisis SIG.
Peta Dasar Digitasi
Topografi, ketinggian
dan kelerengan
Jaringan sungai
Geokoreksi citra
Supervised classification
Perilaku gajah
Cek lapangan Reklasifikasi
Tipe vegetasi Citra
satelit
Akurasi
Penutupan lahan
Analisis tumpang
susun
Peta penutupan
lahan tiap tipe vegetasi
Ya Tidak
Pemilihan Daerah Penelitian Subset
Image Klasifikasi Citra Tak
Terbimbing Unsupervised Classification
Citra Hasil Klasifikasi
Cek Lapangan Ground Truth
Titik Kotoran
gajah
Kepadatan kotoran
Kepadatan
gajah
Produktivitas hijauan pakan
gajah
Jumlah gajah yang dapat
ditampung
Analisis Daya dukung habitat dan pemodelan
dinamika populasi gajah Sumatera
Populasi Gajah
Biofisik Tekanan
penduduk dan persepsi
masyarakat
Gambar 4 Diagram alir metode penelitian.
Pembuatan peta digital peta dasar topografi, ketinggian tempat, kelerenga n tempat, jaringan sungai dan lokasi desa dilakukan dengan
menggunakan software ArcView ver 3.3, yang menghasilkan keluaran berupa data digital Gambar 5, dengan urutan proses: digitasi peta, editing peta,
kemudian pemberian atribut atau label pada peta dan terakhir adalah transformasi dengan menggunakan referensi geografis bumi menjadi koordinat Universal
Transverse Mercator UTM atau Latitude-Longitude Lat- lon. Peta dasar yang telah digitasi akan digunakan untuk geokoreksi citra dan
reklasifikasi untuk penentuan tipe vegetasi. Pengolahan peta citra landsat 7 ETM+ dilakukan beberapa tahap yang dimulai dari perbaikan citra Image
restoration, pemotongan citra Subset image, klasifikasi citra Image classification. Tahapan klasifikasi dilakukan dengan dua cara pendekatan dasar
klasifikasi, yaitu klasifikasi tidak terbimbing Unsupervised classification dan klasifikasi terbimbing Supervised classification.
Pengolahan Citra
a. Perbaikan Citra Image Restoration Perbaikan citra perlu dilakukan terhadap data citra satelit, yang
dimaksudkan untuk menghilangkan kesalahan-kesalahan radiometrik dan geometrik yang terdapat pada data citra satelit. Tujuan dilakukannya koreksi
geometrik adalah untuk memperbaiki bias pada nilai digital piksel yang disebabkan oleh gangguan atmosfer ataupun kesalahan sensor. Sedangkan koreksi
geometrik bertujuan untuk memperbaiki distorsi geometrik. Hal pertama yang perlu dilakukan dalam koreksi geometrik adalah
penentuan tipe proyeksi dan sistem koordinat dan proyeksi yang sama perlu dilakukan, guna mempermudah dalam proses pengintegrasian data-data selama
penelitian. Proyeksi yang digunakan adalah Universal Tranverse Mercator UTM dan sistem koordinat geografik yang menggunakan garis latitude garis
Barat-Timur dan garis longitude garis Utara-Selatan. Perbaikan distorsi geometrik dapat dilakukan dengan mengambil titik-titik
ikatkontrol di lapangan atau menggunakan petacitra acuan yang telah terkoreksi. Langkah selanjutnya adalah melakukan proses resampling dengan metode
nearest neighborhood, dimana nilai digital piksel yang diisikan dari citra acuan
ke citra yang akan dikoreksi adalah nilai- nilai digital tiap piksel yang memiliki nilailokasi terdekat.
b. Pemotongan Citra Subset Image Pemotongan citra dilakukan dengan memotong wilayah yang menjadi
obyek penelitian, dimana peta rupa bumi hasil digitasi peta digital dapat dijadikan acuan pemotongan citra. Batas wilayah yang akan dipotong dibuat
dengan area of interest aoi, yaitu pada wilayah yang termasuk kedalam Kabupaten Bengkulu Utara.
c. Klasifikasi Citra Image Classification Persiapan yang harus dilakukan sebelum melakukan pengklasifikasian
adalah menetapkan kelas-kelas spektral yang terliput oleh citra satelit, kemudian membuat aturan penetapan klasifikasi setiap piksel kedalam kelas-kelas yang
telah ditentukan. Pemilihan kelompok-kelompok piksel kedalam kelas klasifikasi merupakan proses pemilihan obyek feature selection. Pembagian kelas
klasifikasi dibuat berdasarkan kondisi penutupan lahan sebenarnya di lapangan dan dibatasi menurut kebutuhan pengklasifikasian. Kelas klasifikasi tersebut
meliputi hutan primer, hutan sekunder, lahan terbuka, semak belukar, ladang penduduk tanaman campuran dan padang rumput. Tahapan klasifikasi dilakukan
dengan dua pendekatan dasar klasifikasi, yaitu klasifikasi terbimbing supervised classification dan klasifikasi tidak terbimbing unsupervised classification
Lillesand dan Kiefer 1993. Tahapan kegiatan yang dilakukan dalam klasifikasi tidak terbimbing
menggunakan software ERDAS IMAGINE 8.5: 1 Menentukan jumlah kelas warna citra yang akan diklasifikasi number of
classes. 2 Mengatur kombinasi band yang digunakan dalam pengklasifikasian, dalam
penelitian ini digunakan kombinasi band 5, band 4 dan band 3. 3 Mengidentifikasi tiap-tiap kelas warna yang dihasilkan oleh proses
klasifikasi sesuai dengan tipe-tipe penutupan lahan yang telah ditetapkan. 4 Menggabungkan kelas warna recode yang memiliki tipe penutupan lahan
yang sama.
5 Pemberian nama dan warna tipe penut upan lahan attributing hasil proses recode.
Tahapan kegiatan yang dilakukan dalam klasifikasi terbimbing menggunakan software ERDAS IMAGINE 8.5:
1 Pengenalan pola-pola spektral yang ditampilkan oleh citra dengan berpedoman titik kontrol yang diambil pada lokasi penelitian
menggunakan GPS. 2 Pemilihan daerah area of interest yang diidentifikasi sebagai satu tipe
penutupan lahan berdasarkan pola-pola spektral yang ditampilkan oleh citra.
3 Proses klasifikasi citra yang dilakukan secara otomatis oleh komputer berdasarkan pola-pola spektral yang telah ditetapkan pada saat proses
pemilihan daerah. 4 Menggabungkan daerah-daerah yang memiliki tipe penutupan lahan yang
sama recode. 5 Pengkoreksian citra hasil klasifikasi dengan membandingkannya dengan
citra sebelum diklasifikasi. Setelah dilakukan klasifikasi terbimbing dilanjutkan dengan akurasi untuk
penentuan penutupan lahan land cover. Hasil klasifikasi penutupan lahan dilakukan analisis tumpang susun dengan data tipe vegetasi untuk peta
penutupan lahan tiap tipe vegetasi. Daya dukung carrying capacity habitat merupakan kemampuan habitat
dalam menampung sejumlah gajah yang akan dipengaruhi oleh produktivitas hijauan pakan yang tersedia dari tiap tipe vegetasi. Produktivitas hijauan pakan
selain dipengaruhi oleh tipe vegetasi juga ditentukan oleh adanya tekanan penduduk dan persepsi masyarakat yang berada disekitar kawasan habitat gajah,
sehingga akan berpengaruh terhadap jumlah gajah yang dapat ditampung pada suatu kawasan habitat gajah.
Tekanan penduduk yang tinggi dengan persepsi masyarakat yang rendah untuk menjaga dan melindungi habitat gajah akan menyebabkan penurunan
luasan habitat gajah dalam menyediakan makanan, sumber air dan pelindung cover.
Untuk menentukan kepadatan gajah dapat dilakukan dengan metode pengukuran tidak langsung yaitu melalui penghitungan kepadatan kotoran gajah
yang ditemukan di habitat, kemudian di ukur laju urai kotoran LUK dan laju produksi kotoran LPK per hari. Titik lokasi ditemukan kotoran gajah dicatat
dengan GPS dan dihitung jumlah semua kotoran gajah. Data yang diperoleh dari penghitungan kepadatan gajah dan jumlah
gajah yang dapat ditampung berdasarkan produktivitas hijauan pakan akan digunakan dalam melakukan analisis daya dukung habitat dan pemodelan
dinamika populasi gajah Sumatera.
3.4. Rancangan Penelitian
