I. Analisis Data
1. Principal Component Analysis PCA
Berdasarkan pada letak titik perjumpaan dengan kodok merah pada masing- masing peta tematik, maka dilakukan tabulasi data habitat ketinggian, kemiringan
lereng, suhu, jarak dari tepi sungai terdekat dan kerapatan tajuk di setiap perjumpaan dengan kodok merah. Selanjutnya dari data tersebut dilakukan PCA
untuk mengetahui bobot dari masing-masing variabel habitat sehingga dapat diketahui variabel habitat mana yang paling berpengaruh pada penyebaran kodok
merah jenis ini. Tahapan pengolahan PCA sebagai berikut : a. Mengubah data format Excell menjadi format SPSS sehingga diperoleh data
setiap titik dan kelima variabel habitat menjadi format spss. b. Mentranspose data tersebut dengan Log 10 sehingga data tersebut
proporsional satu sama lain. c. Menganalisis data hasil Log 10 sehingga menghasilkan nilai PCA yang
diharapkan. Hasil dari analisis PCA digunakan untuk menentukan bobot masing-masing
variabel habitat yang diteliti untuk analisis spasial, sehingga menghasilkan persamaan seperti berikut :
Y = aFK1+bFK2+cFK3+dFK4+eFK5 Keterangan :
a-e = Nilai bobot setiap variabel, FK1 = Faktor kerapatan tajukLAI,
FK2 = Faktor ketinggian, FK3 = Faktor kemiringan lereng,
FK4 = Faktor suhu, FK5 = Faktor jarak dari sungai.
2. Analisis spasial Analisis spasial menggunakan sistem informasi geografis berdasarkan
metode tumpang tindih overlay, pengkelasan class, pembobotan weighting, dan pengharkatan scoring.
Komponen lingkungan yang digunakan dalam analisis kesesuaian ini difokuskan pada faktor-faktor yang menentukan kualitas habitat kodok merah,
yaitu kerapatan tajuk, ketinggian, kemiringan lereng, suhu dan jarak dari sungai. Pemberian bobotperingkat didasarkan atas nilai kepentingan atau nilai
kesesuaian bagi habitat kodok merah. Pemberian nilai bobot terdiri dari 3 nilai bobot, dimana nilai tertinggi menunjukan faktor yang paling berpengaruh dan
nilai terendah menunjukan faktor yang kurang berpengaruh. Pemberian peringkat kelas terdiri dari 3 kelas yaitu: 1 rendah, 2 sedang dan 3 tinggi.
Model matimatika yang digunakan adalah : a. Nilai skor klasifikasi kesesuaian habitat kodok merah
SKOR = Σ Wi x Fki
Wi = Bobot untuk setiap parameter Fki = Faktor kelas setiap variabel
SKOR = Nilai kesesuaian habitat. b. Nilai selang skor klasifikasi kesesuaian habitat ditentukan berdasarkan sebaran
nilai pixel dalam peta kesesuaian habitat. Nilai selang tersebut diperoleh dari informasi piksel Picture Element pada peta model kesesuaian habitat yang
telah dibuat. Nilai selang piksel disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9 Piksel info model kesesuaian kodok merah Piksel info
Min Max
Mean Median
Mode Std.deviasi 3. Validasi Data
Validasi bertujuan untuk mengetahui tingkat kepercayaan terhadap model yang dibangun. Validasi model dapat dilakukan dengan mudah jika kita memiliki
dua gugus data yang sama, yaitu dengan melakukan penyusunan dan pendugaan model pada gugus pertama kemudian memeriksa ketepatannya pada gugus data
yang lainnya Aunuddin 1988. Pemilihan lokasi untuk validasi model dipilih sesuai dengan klasifikasi
model kesesuaian habitat yang telah dibuat. Tiap kelas kesesuaian habitat diambil
satu lokasi sampel untuk validasi. Lokasi atau titik untuk validasi adalah beberapa lokasi penyebaran kodok merah dan beberapa lokasi yang bukan lokasi
penyebarannya. Berikut adalah cara perhitungan validasi klasifikasi habitat kodok merah :
Validasi = nN x 100
n = Jumlah titik pertemuan kodok merah pada satu kelas kesesuaian
N = Jumlah total pertemuan kodok merah hasil survey
Validasi = Persentase kepercayaan terhadap model yang dibangun.
Titik yang digunakan untuk membangun model adalah sebanyak 97 titik pertemuan kodok merah. Titik yang digunakan untuk validasi sebanyak 20 titik
yang terdiri dari titik pertemuan kodok merah dan titik tidak ditemukannya kodok merah.
4. Preferensi Habitat Untuk mengetahui hubungan antara frekuensi kehadiran kodok merah
dengan tipe habitat digunakan pendekatan uji Chi-square dengan persamaan Johnson Bhattacharyya 1992 sebagai berikut ;
E E
O hit
X
2 2
Keterangan: O
= frekuensi pengamatan E
= frekuensi harapan Hipotesis yang dibangun adalah:
H
o
= semua habitat digunakan dalam proporsi ketersediaannya tidak ada seleksi H
1
= tidak semua habitat digunakan dalam proporsi ketersediaannya ada seleksi. Keputusan yang diambil sebagai berikut :
1 Jika X
2 hit
X
2 0.05,k-1
, maka tolak H
o
artinya terdapat pemilihanseleksi habitat 2. Jika X
2 hit
≤ X
2 0.05,k-1
, maka terima H
o
artinya tidak terdapat pemilihanseleksi habitat.
5. Faktor Dominan Komponen Habitat Penentuan faktor dominan penggunaan habitat terpilih oleh kodok merah
akan dianalisis dengan menggunakan pendekatan analisis faktor yang diolah
dengan bantuan software SPSS 16. Berdasarkan pada letak titik perjumpaan dengan kodok merah, maka dilakukan tabulasi data habitat ketinggian tempat,
subsrat, suhu air, suhu udara, kelembaban, kecepatan arus sungai, lebar sungai, jarak dari permukaan tanahair, jarak dari jalur manusia, keberadaan lubang dan
jarak dari sumber airsungai di setiap perjumpaan dengan kodok merah. Untuk memperjelas perbedaan antara variabel jarak dari sumber air dan jarak dari jalur
manusiapatroli dilakukan uji beda dengan analisis Kruskal Wallis untuk mengetahui variabel habitat mana yang paling berpengaruh pada penyebaran
kodok merah jenis ini. 5. Logistic Regression
Analisis Logistic Regression dilakukan berdasarkan pada perbandingan jenis-jenis vegetasi yang terdapat pada lokasi ditemukannya kodok merah dan
lokasi yang diduga tidak ada ditemukannya kodok merah. Rumus yang digunakan untuk menggambarkan fungsi regresi logistik LR = Logistic Regression sebagai
berikut :
P adalah peluang, X
ji
adalah variabelpeubah bebas covariate, i adalah pixel, adalah konstanta dan
adalah koefisien hasil pengukuran dan k adalah jumlah variabel.
V. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kategori