Saran Spatial Modelling for Distribution and Habitat Suitability of Invasive Alien Species Kirinyuh (Austroeupatorium inulifolium (Kunth) R. M. King & H. Rob) in Mandalawangi Resort Gunung Gede Pangrango National Park.
D’Antonio, Cm., Vitousek, PM. 1992. Biological invasions by exotic grasses, the grassfire cycle and global change. Annual Review of Ecology and
Systematic. 23: 63-87 Direktorat Perlindungan Perkebunan, Direktorat Jenderal Perkebunan
Kementerian Pertanian. 2012. Kirinyuh Chromolaena odorata, gulma dengan banyak potensi manfaat. wwwditjenbun.deptan.go.idperlindungan.
Downloaded on 27 September 2012
Gillham, J.H.; Hild, A.L.; Johnson, J.H.; Hunt, E.R.; Whitson, T.D. 2004. Weed invasion susceptibility prediction WISP model for use with Geographic
Information Systems. Arid Land Research and Management. 18: 1-12. Hawbaker, T. J. and V. C. Radeloff 2004. Roads and Landscape Pattern in
Northern Wisconsin Based on a Comparison of Four Road Data Sources. Conservation Biology 185: 11.
Hemmleb M, Weritz F, Schiemenz A, Grote A, Maierhofer C. 2006. Multi- spectral data acquisition and processing techniques for damage detection on
building Surfaces. Image Engineering and Vision Metrology, ISPRS. Howard, J. A. and C. W. Mitchell 1985. Phytogeomorphology. New York, John
Wiley Sons. Indrawan M, Primarck RB, Supriatna J. 2007. Biologi Konservasi. Jakarta:
Yayasan Obor Indonesia. Jaya INS. 2002. Aplikasi Sistem Informasi Geografi Untuk Kehutanan, Penuntun
Praktis Menggunakan ArcInfo dan ArcView. Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Jaya INS. 2010. Analisis Citra Digital: Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam Teori dan Praktek Menggunakan Erdas
Image. Fakultas Kehutanan. IPB. Bogor. Jin XM, YK Zhang, ME Schaepman, Clevers JGPW, Su Z. 2008. Impact of
Elevation and Aspect on The Spatial Distribution of Vegetation in The Qilian Mountain Area With Remote Sensing Data.
Keddy, P. A. 2001. Competition. Boston, Kluwer Academic Publishers.
[KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. 2011. Strategi nasional dan arahan aksi pengelolaan spesies invasif. Jakarta.
Liu D, Jiang H, Zhang R, Kate. 2011. Predicting the spatial distribution of lonicera Japonica , based on species occurrence data from two watersheds in
Western Kentucky and Tennessee. Proceedings of the 17th Central Hardwood Forest Conference GTR-NRS-P-78 2011.
Mack, R.N.; Simberlo , D.; Lonsdale, W.M.; Evans, H.; Clout, M.; Bazzaz, F.A. 2000. Biotic invasions: Causes, epidemiology, global consequences, and
control. Ecological Applications. 10: 689-710. Matthias, B., H. Martin, 2003, Mapping Imperviuosness Using NDVI
anf Linear Spectral Unmixing of ASTER Data in the Cologne-Bonn Region Germany, Proceeding of the SPIE 10 th International
Symposium on Remote Sensing, Bercelona. www.geogr.uni- jena.de~c5 hema pub. Downloaded on 22 Agustus 2012.
McFadyen, REC., Chenon, RD., Sipayung, A. 2003. Biology and host specificity of the Chromolaena stem gall fly, Cecidochares connexa Maqcuart
Diptera: Tephritidae. Aus jour of entomol 42: 294-297 Mirza, M. 2005. Hubungan Kerapatan Vegetasi dan NDVI Dalam Kaitannya
dengan Estimasi Nilai Koefisien Aliran. Skripsi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Moreno EJC. 2007. Ecological and spatial modelling – Mapping ecosystems, landscape changes and plant species distribution in Llanos del Orinoco,
Venezuela. http:library.wur.nlwdadissertations dis4127. Downloaded on 22 Agustus 2012
. Nielsen, C.; Hartvig, P.; Kollmann, J. 2008. Predicting the distribution of the
invasive alien Heracleum mantegazzianum at two di erent spatial scales. Diversity and Distributions. 14: 307-317.
Oosting HJ. 1948. The Study of Plant Communities. An Introduction to Plant Ecology. WH. Freeman and Company. San Fransisco, California.
Parendes, L. A. and J. A. Jones 2000. Role of Light Availability and Dispersal in Exotic Plant Invasion along Roads and Streams in the H. J. Andrews
Experimental forest, Oregon. Conservation Biology 141: 11. Pratisto A. 2010. Statistik Menjadi Mudah dengan SPSS 17 Panduan Menguasai
SPSS Terlengkap Disertai Contoh Aplikasi dan Pembahasan Mendalam. PT Elex Media Komputindo. Jakarta.
Price, M. and J. Tinant 2000. Prediction of thistle infested areas in Badlands National Park using a GIS model. Rapid City, SD, South Dakota School of
Mines and Technology.
Rew, L. J., B. D. Maxwell, F. L. Dougher and R. Aspinall 2006. Searching for a needle in a haystack: evaluating survey methods for non-indigenous plant
species. Biological Invasions 8: 16.
Ryan L. 1997. Creating a Normalized Difference Vegetation Index NDVI image Using MultiSpec. The GLOBE Program. Durham: University of New
Hampshire. http:www.globe.unh.eduMultiSpecNDVI. Downloaded on
22 Agustus 2012 .
Sastroutomo SS. 2010. Perlunya Penilaian Resiko Gulma Di Indonesia. Pelatihan Pengelolaan Gulma dan Tumbuhan Asing Invasif. Bogor: BIOTROP. 14-19
Juni 2010. 14 hlm. Sawaya, K.E., L.G. Olmanson, N.J. Heinert, P.L. Brezonik, M.E. Bauer. 2003.
Extending Satellite Remote Sensing to Local Scale: Land and Water Resource Monitoring Using High-Resolution Imagery, Remote Sensing of
Environment 88. Elsevier. www.sciencedirect.com. Downloaded on 22 Agustus 2012
Semiawan IE, Garsetiasih R. 2007. National strategy on invasive alien species in Indonesia: status and policy aspects. Workshop on Invasive Species
Management Plan. Malaysia. 8-10 May 2007. Setiadi, D. 1989. Note on weeds under teak forest. Proceedings oh the 9
th
Indonesia Weed Society Conference. Stow DA. 1993. The role of geographic information systems for landscape
ecological studies. Di dalam : Young RH, Green DR, Cousin S, editor. Lanscape Ecology and Geographic Information system. Taylor Francis.
London.
Supranto J. 2000. Statistik: Teori dan Aplikasi Jilid 1. Edisi ke-6. Erlangga. Jakarta.
Syahidin AHJ. 2006. Implikasi eksistensi Chromolaena odorata L. Robinson ASTERACEAE dan agens hayatinya Cecidochares connexa Macquart
DIPTERA: TEPHRITIDAE terhadap struktur komunitas serangga dan tumbuhan lokal tesis. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian
Bogor.
Syamsudin, E., Tobing, TL., Lubis, RA. 1993. Integrated Pest Management in oil palm plantation in Indonesia. Edisi Khusus 50:137-145
Tian B, Zhou Y, Zhang L, Yuan L. 2008. Analyzing the habitat suitability for migratory birds at the Chongming Dongtan Nature Reserve in Shanghai,
China. Estuarine, Coastal and Shelf Science 80, hlm. 296 – 302.
Tjitrosemito S. 1997. Pengendalian Chromolaena odorata di lahan petani. Di dalam: Seminar Nasional Pengendalian Chromolaena odorata; Kupang. 14-
15 April 1997. Bogor: Biotrop. Tjitrosemito S. 1998. Integreted managemen of Chromolaena odorata: emphazing
the classical biological control. Biotropia 11:9-21 Tjitrosemito S. 1999. The establishment of Procecidochares connexa in West
Java, Indonesia: a biological control agent of Chromolaena odorata. Biotropia 12: 19-24
Tjitrosemito S. 2004 a. The concept of invasive alien species. Regional Training Course on Integrated Management of Invasive Alien Plant Species. Bogor:
BIOTROP. 18–28 May 2004. Tjitrosemito S. 2004 b. Management of invasive alien plant species. Regional
Training Course on Integrated Management of Invasive Alien Plant Species. Bogor: BIOTROP. 18–28 May 2004
Tjitrosoedirdjo SS. 1989. Beberapa catatan tentang Chromolaena odorata [Laporan penelitian]. Bogor: SEAMEO BIOTROP.
Tomlin CD. 1991 Cartographic Modeling. In Maguire D, Goodchild MF, Rhind D. Eds. Geographic Information Systems: Principles and Applications.
London: Longman: 361-374. [terhubung berkala]. http:www.wiley.co.uk wileychigisVolume1BB1v1_ch23. Downloaded on 19 Agustus 2012.
Torres, DO., Paller, Jr EC. 1989. The Devil Weed Chromolaena odorata RM. King and H. Robinson L and its management. SEAWIC Weed Leaflet 4.
Tyser, R. W. and C. A. Worley 1992. Alien Flora in Grasslands Adjacent to Road and Trail Corridors in Glacier National Park, Montana. Conservation
Biology 62: 9.
Utomo B. 2006. Peran seed bank terhadap regenerasi hutan kaitannya dengan invasi tumbuhan eksotik di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango.
Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Uyanto, SS. 2009. Pedoman Analisis Data Dengan SPSS. Edisi ke-3. Graha
Ilmu. Yogyakarta. Weier J, D Herring. 2010. Measuring Vegetation NDVI EVI. NASA-Earth
Observatory. [terhubung berkala]. http:earthobservatory.nasa.govFeatures MeasuringVegetation. Downloaded on 22 Agustus 2012.
Xian, G. M. Crane, 2003, Evaluation of Urbanization Influences on Urban Climate with Remote Sensing and Climate Observation.
www.isprs.org commission8workshop_urban xian. Downloaded on 22 Agustus 2012
.
ABSTRACT
MARLENNI HASAN . Spatial Modelling for Distribution and Habitat Suitability
of Invasive Alien Species Kirinyuh Austroeupatorium inulifolium Kunth R. M. King H. Rob in Mandalawangi Resort Gunung Gede Pangrango National Park.
Under direction of AGUS HIKMAT and LILIK BUDI PRESETYO.
The existence of invasive alien species influenced the ecosystem, and at the same time could not be controlled. This could cause disturbance of ecosystem function
and also declined forest value, ecologically and economically. Some national parks have been facing serious threat caused by invasive alien species and 37
species were identified in Gunung Gede Pangrango National Park GGPNP. It is important to carry out this research in GGPNP since the information on the
distribution and habitat suitability for invasive alien species, especially for kirinyuh, is still limited. The objectives of this research were to determine the
distribution and habitat suitability model for kirinyuh and the suitability degree of GGPNP as habitat for kirinyuh. Binary Logistic Regression Analysis and
Principal Component Analysis were used to predict probability of habitat suitability for kirinyuh. Fifty percent of recorded data was used to build a
predictive model and the rest was used to validate the model. Habitat requirements were analyzed and quantified from digital topographic maps, ASTER DEM and
Landsat 7 ETM+. The result showed that predictive model of habitat suitability for kirinyuh was affected by elevation, NDMI, NDVI, distance to farmland and
distance to trail. The result suggested Principal Component Analysis was more appropriate for spatial modelling than Binary Logistic Regression.
Keywords: spatial modelling, habitat suitability, binary logistic regression analysis, principal component analysis, kirinyuh, Resort Mandalawangi Gunung
Gede Pangrango National Park, GIS
RINGKASAN
MARLENNI HASAN
. Pemodelan Spasial Sebaran dan Kesesuaian Habitat Spesies Tumbuhan Asing Invasif Kirinyuh Austroeupatorium inulifolium Kunth
R. M. King H. Rob di Resort Mandalawangi Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Dibimbing oleh AGUS HIKMAT dan LILIK BUDI PRESETYO.
Beberapa kawasan konservasi seperti taman nasional di Indonesia telah menghadapi masalah dengan menginvasinya spesies tumbuhan asing ke dalam
kawasan, salah satunya adalah di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango TNGGP. Saat ini di TNGGP telah ditemukan 37 spesies tumbuhan asing, 7
diantaranya bersifat invasif dan salah satu yang dominan adalah kirinyuh Austroeupatorium inulifolium Kunth R. M. King H. Rob.
Penelitian tentang spesies-spesies tumbuhan asing invasif sudah banyak dilakukan di berbagai tempat termasuk di beberapa kawasan taman nasional di
Indonesia, namun data mengenai distribusi spasial dan kesesuaian habitat tumbuhan invasif yang sangat diperlukan sebagai data dasar dalam pengelolaan
spesies tersebut masih sangat minim bahkan belum ada sama sekali. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi faktor-faktor habitat
yang penting bagi suatu spesies adalah pemodelan berbasis Sistem Informasi Geografis SIG.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: 1 mengidentifikasi sebaran dan faktor-faktor yang mempengaruhi tempat tumbuh kirinyuh, 2 membangun model
spasial sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh, 3 merumuskan strategi pengendalian dan pengelolaan spesies asing invasif di TNGGP.
Penelitian dilaksanakan di kawasan hutan sepanjang jalur pendakian Cibodas Resort Mandalawangi TNGGP. Analisis data dilakukan di Laboratorium
Analisis Spasial Lingkungan, Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.
Data yang dikumpulkan adalah titik koordinat kehadiran dan ketidakhadiran kirinyuh yang berada di dalam plot pengamatan yang dibuat secara sistematis dan
titik kehadiran kirinyuh di sepanjang jalur pendakian serta data variabel atau faktor-faktor penentu keberadaan dan kesesuaian habitat kirinyuh yang terdiri dari
ketinggian tempat elevation, kemiringan lereng slope, arah kemiringan lereng aspect, penutupan vegetasi NDVI, kelembaban vegetasi NDMI, suhu, jarak
terdekat dari jalan trail, jarak terdekat dari kebunaktivitas manusia. Data titik- titik koordinat tersebut kemudian diverifikasi menggunakan data citra melalui
analisis spasial menggunakan ArcGis dan Erdas untuk mendapatkan nilai-nilai peubah faktor-faktor penentu keberadaan dan kesesuaian habitat kirinyuh.
Analisis data yang digunakan untuk membangun model sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh terdiri dari dua yaitu Analisis Regresi Logistik Biner dan Analisis
Komponen Utama.
Hasil analisis menggunakan ArcGis terhadap sebaran kirinyuh berdasarkan faktor-faktor penentu kesesuaian habitat menunjukkan bahwa kirinyuh banyak
ditemukan pada ketinggian 1.000 mdpl – 1.500 mdpl sub montana dibandingkan pada ketinggian montana dan sub alpin. Topografi kawasan Resort Mandalawangi
yang bergunung menimbulkan kemiringan lereng yang bervariasi pada setiap bagiannya. Berdasarkan hasil penelitian terlihat bahwa kirinyuh merata ditemukan
pada kemiringan lereng 8-15 landai, 15-25 agak curam dan 25-40 curam dengan arah kemiringan lereng terbanyak pada arah utara dan selatan
hingga barat daya. Hasil penilaian terhadap faktor suhu menunjukkan kirinyuh banyak ditemukan pada kisaran suhu 18 – 25 º C. Hasil penelitian terhadap faktor
tutupan vegetasi berdasarkan nilai Normalization Difference Vegetation Infrared NDVI dan pengaruh kelembaban vegetasi berdasarkan nilai Normalized
Difference Moisture Index NDMI menunjukkan bahwa kirinyuh banyak ditemukan pada indeks vegetasi NDVI hampir merata di nilai 0,2 hingga 0,4
dan nilai kelembaban vegetasi NDMI pada kisaran nilai 0,1– 0,2. Hasil penilaian terhadap faktor atau peubah jarak kebun menunjukkan bahwa kirinyuh banyak
ditemukan pada kondisi dekat dengan jalan trail dan kebun.
Penghitungan nilai variabel prediktor dengan taraf kepercayaan 95, menghasilkan konstanta persamaan regresi logistik
sebesar 19,455. Nilai dan bentuk persamaan regresi logistik yang merupakan model kesesuaian habitat
kirinyuh adalah: Z = 19,455-30,571ndvi-28,092ndmi-64,988jt
Koefisien regresi variabel NDVI sebesar -30,571 menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai NDVI atau semakin tingginya derajat kehijauan suatu
vegetasi berhutan, maka semakin kecil kemungkinan kehadiran kirinyuh. Koefisien regresi variabel NDMI sebesar -28,092 menunjukkan bahwa semakin
tinggi nilai NDMI atau semakin tingginya derajat kelembaban vegetasi, maka semakin kecil kemungkinan kehadiran kirinyuh begitupula dengan interpretasi
yang sama terhadap nilai koefisien regresi variabel untuk jarak ke jalan trail sebesar -64,988. Penurunan nilai -2 Log Likelihood dari 133,084 menjadi 87,806
dengan signifikansi 0,000 0,05 menunjukkan bahwa model regresi layak untuk digunakan. Hasil uji Hosmer and Lemeshow dengan signifikansi sebesar 0,888
0,05 menunjukkan variabel prediktor yang dipergunakan cocok fit dengan model yang disusun. Nilai Negelkerke R
2
sebesar 0,501 50,1 menunjukkan bahwa 50,1 kesesuaian habitat kirinyuh dapat dijelaskan oleh variabel yang
dipergunakan di dalam model, sementara 49,9 lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk ke dalam model.
Hasil Analisis Komponen Utama yang dilakukan terhadap faktor peubah yang mempengaruhi tempat tumbuh kirinyuh menunjukkan bahwa dari 8 faktor
lingkungan fisik yang diamati dapat dikelompokkan menjadi 3 faktor komponen utama. Hal ini diindikasikan dengan eigenvaluenya 1. Ketiga komponen baru
tersebut dapat menjelaskan sebesar 73,506 dari variabilitas keseluruhan variabel faktor yang diamati Tabel 3.
Komponen variabel elevasiketinggian adalah variabel yang cukup berpengaruh pada faktor komponen pertama PC1, diikuti Jarak dari kebun.
Komponen penutupan vegetasi NDVI adalah variabel yang berpengaruh pada
faktor komponen kedua PC2, sedangkan komponen kelembaban vegetasi NDMI serta jarak dari jalan trail merupakan variabel yang berpengaruh pada
faktor komponen ketiga PC3.
Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel elevasi dan jarak kebun mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen utama
pertama. Sedangkan variabel NDVI mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen kedua. Dan terakhir variabel NDMI dan nilai jarak dari
sungai dan kemiringan lereng mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen utama ketiga. Persamaan model kesesuaian habitat kirinyuh
berdasarkan Analisis Komponen Utama adalah:
Persamaan diatas menunjukkan bahwa elevasi, jarak kebun dan NDVI mempunyai koefisien bobot yang paling tinggi diantara variable yang lain,
dimana Y adalah Indeks Kesesuaian Habitat dan nilai variabel yang dimasukkan adalah skor dari masing-masing variabel yang terdapat di dalam persamaan
tersebut.
Hasil validasi model menunjukkan bahwa model yang dibangun berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner menghasilkan 3 tiga kelas
kesesuaian habitat kirinyuh yaitu pada kelas tinggi, sedang dan rendah sedangkan pada model yang dibangun berdasarkan Analisis Komponen Utama hanya
menghasilkan 2 dua kelas kesesuaian yaitu tinggi dan sedang. Jika ditinjau lebih lanjut berdasarkan jumlah titik kirinyuh yang seharusnya tidak berada pada kelas
kesesuaian rendah seperti yang ditemukan pada hasil validasi model berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner maka dapat dikatakan bahwa model yang
dibangun untuk memprediksi sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh berdasarkan Analisis Komponen Utama adalah model yang lebih sesuai dibandingkan model
yang dibangun berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner.
Ada beberapa hal yang dapat dilakukan sebagai upaya atau strategi dalam pengendalian dan pengelolaan spesies tumbuhan asing invasif pada kawasan
koservasi khususnya di TNGGP yaitu 1 pencegahan; 2 pengendalian dan 3 monitoring dan evaluasi.
Beberapa hal yang dapat dijadikan saran berdasarkan hasil penelitian ini adalah bahwa pemodelan sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh menjadi sangat
penting untuk upaya pengelolaan dan pengendalian jenis tumbuhan asing di TNGGP, oleh karena itu model ini dapat digunakan sebagai bahan masukan
strategis bagi pengelolaan jenis tumbuhan asing invasif di TNGGP secara umum, selain itu pengembangan model dapat dilakukan dengan penelitian lanjutan
dengan memasukkan faktor-faktor prediktor lain yang dianggap berpengaruh dalam sebaran dan keseuaian habitat kirinyuh, selain itu hal penting yang perlu
diteliti lebih lanjut adalah mengenai bioekologi dari kirinyuh itu sendiri .
Kata kunci: pemodelan spasial, kesesuaian habitat, analisis regresi logistik biner, analisis komponen utama, kirinyuh, GIS, Resort Mandalawangi Cibodas.
I. PENDAHULUAN