mangrove, 4 hutan primer, 5 bangunanpemukiman, 6 badan air, 7 tanah terbuka, dan 8 kebuntegalan.
Prosedur pelaksanaan klasifikasi dilakukan dengan membuat traning area pada klaster untuk mewakili setiap landcover. Algoritma yang digunakan dalam
klasifikasi terbimbing ini adalah algoritma Kemiripan Maksimum maximum Likelihood Algorithm yang merupakan algoritma yang paling banyak digunakan
dalam proses klasifikasi. Asumsi penggunaan algoritma ini adalah objek homogen selalu menampakkan histogram yang berdistribusi normal. Di atas citra
masing-masing kelas penutupan lahan mempunyai penampakan khas yang membedakan dengan kelas penutupan lahan lainnya.
3.4.1.4. Evaluasi akurasi
Evaluasi akurasi dari hasil klasifikasi yang dibuat digunakan ukuran- ukuran akurasi yaitu : overall accuracy, producers accuracy omission accuracy,
dan users accuracy commision accuracy. Ukuran-ukuran akurasi tersebut dapat diketahui dengan cara membuat matriks kontingensi atau sering disebut dengan
matriks kesalahan confusion matrix Jaya, 2007. Matriks kontingensi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Matriks kontingensi untuk evaluasi akurasi Training
Area A
B C
... Total
Baris Prod
’s Acc
A X
11
X
12
X
13
... X
1+
X
11
X
1+
B X
11
X
22
X
23
... X
2+
X
11
X
1+
C X
11
X
32
X
33
... X
3+
X
11
X
1+
... ...
... ...
... ...
... Total Kolom
X
+1
X
+2
X
+3
... N
User’s Acc X
11
X
+1
X
22
X
+2
X
11
X
+1
...
Berdasarkan matriks kontingensi ditentukan tingkat akurasi yaitu : Producer’s Accuracy =
100 x
X X
i ii
.…………………………………… 1
User’s Accuracy = 100
x X
X
i ii
………………………………………….. 2
Overall Accuracy = 100
1
x N
X
r i
ii
……………………………………….. 3
3.4.1.5. Pengecekan lapangan
Pemeriksaan lapangan dilakukan untuk pengecekan kebenaran klasifikasi, melalui penelusuran pada klaster sagu di setiap wilayah sampling dengan cara
mengambil gambar dan tracking ordinat menggunakan GPS.
3.4.2. Penelitian tahap II : Studi autekologi tumbuhan sagu di P. Seram, Maluku
Setelah peta distribusi spasial tumbuhan sagu diketahui, ditentukan wilayah yang menjadi lokasi pengambilan sampel. Penetapan wilayah sampel
menggunakan metode JudgementPurposive samplings yaitu penetapan sampel yang didasarkan pada luas sebaran sagu yang menempati 3 terbesar, pada tiga
wilayah kabupaten di P. Seram yaitu Kabupaten SBB, MT, dan SBT. Disamping itu juga dengan pertimbangan letak wilayah sampling sesuai posisi mata angin
Utara-Selatan-Timur-Barat. Tahapan prosedur penelitian autekologi disajikan pada Gambar 4. Wilayah sampel terpilih selanjutnya ditetapkan sebagai berikut :
1. Wilayah sampel I : Luhu Kabupaten SBB.
2. Wilayah sampel II : Sawai Kabupaten MT.
3. Wilayah sampel III : Werinama Kabupaten SBT.
Tahapan selanjutnya adalah melakukan penelusuran untuk pengamatan spesies sagu. Spesies sagu dibedakan berdasarkan klasifikasi sagu yang dipahami
secara umum yaitu : 1 Metroxylon rumphii Mart., 2 Metroxylon sylvestre Mart., 3 M. Longispinum Mart., 4 M. microcanthum Mart., dan Metroxylon sagu
Rottb. Petak sampel ditetapkan dengan menggunakan metode non-random
sampling penarikan contoh tak acak, secara beraturan systematic sampling. Pemilihan metode ini karena memiliki beberapa keuntungan Kusmana 1997
antara lain :
1. Memberikan nilai dugaan yang dapat dipercaya terhadap rata-rata dan total
parameter populasi karena satuan-satuan sampel diletakkan menyeluruh pada populasi.
2. Memberikan nilai dugaan yang dapat dipercaya terhadap rata-rata dan total
parameter populasi karena satuan-satuan sampel diletakkan menyeluruh pada populasi.
3. Dapat dilaksanakan secara lebih cepat dan murah bila dibandingkan dengan
metode sampling berpeluang, karena kurangnya waktu dan biaya untuk proses pemilihan dari satuan-satuan sampel.
Gambar 4. Prosedur penelitan autekologi
Distribusi spasial sagu
Judgemen Purposive sampling
Pengumpulan data iklim
Analisis Data : Analisis vegetasi, asosiasi,
komponen utama
Metode sampling : Bentuk, ukuran, cara
penetapan
Peta wilayah sampel
Pengamatan vegetasi
Pengumpulan data
Pengambilan contoh air
Pengambilan contoh tanah
Pengamatan spesies
sagu Analisis sifat
kimia fisika Identifikasi tbhn
yang tak diketahui Analisis
data iklim Analisis
sifat air
Studi biodiversitas
