D. Potensi Konflik
Potensi konflik merupakan kendala dalam implementasi konservasi. Konflik dalam penelitian akan diidentifikasi berdasarkan sumber konflik dan pemetaan
sumber konflik.
E. Peran Pemeritah Daerah
Pemerintah daerah memiliki fungsi terbesar dalam keberlanjutan suatu kawasan konservasi. Adanya kebijakan dan penatakelola, maka pengelolaan
kawasan konservasi akan tertata kearah ideal demi meningkatkan keberlanjutan kawasan dan keberlangsungan hidup spesies. Data peran pemerintah ditampilkan
secara deskriptif berdasarkan hasil wawancara.
3.6.4 Penyusunan Indeks Kerentanan Populasi
Konsep kerentanan yang dipakai dalam penelitian ini seperti dikemukakan oleh Tuner et al. 2003 yang menjelaskan kerentanan merupakan fungsi overlay
dari keterpaparan, kepekaan dan kapasitas adaptif yang kemudian diekspresikan dalam bentuk matematika oleh Metzger et al 2006 in Tahir 2010 sebagai
berikut V = f K.S.AC
……………………...………………………………….10 Fungsi ini diekspresikan lebih lanjut dalam bentuk persamaan matematika dan
diformulasikan oleh Tahir 2010 dan memiliki kesamaan dengan yang dikembangkan oleh Unu-ehs 2006 menjadi
V = K S AC ………………………………………………………….11
Dengan menjabarkan variabel kerentanan yang diadopsi dari Polsky et a.l 2007, maka dimensi keterpaparan, kepekaan dan kapasitas adaptif dapat dirumuskan
sebagai berikut K = SPSR+M+LP+KP+PPPTTM
………………………………….12 Dengan menggunakan pendekatan signifikansi dari masing-masing variabel untuk
menentukan bobot yang lebih besar terhadap kerentanan populasi, maka persamaan 12 dapat di tulis lebih lanjut IK menjadi
IK = α
1
SPSR+ α
2
M+ α
3
LP+ α
4
KP+ α
5
PPPTTM ………….13
Dengan menggunakan pendekatan yang sama, maka kategori kepekaan dapat dituliskan menjadi
S = SP+Tp+KS+KTKDTS ………………………………………….14
Dengan memberikan bobot yang lebih besar pada variabel yang dianggap memiliki signifikansi yang lebih besar terhadap kerentanan populasi, maka
persamaan 14 dapat ditulis lebih lanjut IK menjadi
IK = β
1
SP+ β
2
TP+ β
3
KS+ β
4
KTKDTS …………………15
Adapun dimensi KA dapat ditulis sebagai berikut KA = SR + PH + PM + PK
……………..………………………….16 Seperti halnya dengan kategori dari keterpaparan dan kepekaan, maka variabel
dari kategori kapasitas adaptif juga memiliki signifikasi yang berbeda dengan memberikan bobot pada tiap variabel maka persamaan 17 dapat ditulis menjadi
ICA adalah
ICA = у
1
SR + у
2
PH + у
3
PM + у
3
PK ………………………….17
3.6.5 Penentuan Bobot Parameter Kerentanan
Penentuan bobot variabel kerentanan dilakukan dengan pendekatan matriks perbandingan berpasangan yang dikembangkan oleh Saaty 1991.
Pendekatan ini sejalan dengan pendapat Villa dan McLeod 2002 in Tahir 2010 bahwa salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam matriks pembobotan
menggambarkan pengaruh relatif setiap variabel terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya. Prosedur pembobotan variabel kerentanan
populasi Penyu Belimbing dapat diuraikan sebagai berikut : 1.
Memberikan nilai signifikansi setiap variabel kerentanan populasi penyu belimbing baik dari faktor lingkungan maupun faktor antropogenik
2. Menyusun matriks perbandingan dari masing-masing variabel kerentanan
sebagai berikut : C
1
C
2
….. C
n
A= a
ij
= C
1
1 a
12
…. a
1n
C
2
1 a
12
1 …. 1 a
2n
…… …..
….. …..
….. C
n
1 a
1n
1 a
2n
….. 1
3. Menghitung eigen value setiap baris dengan menggunakan formula …………………………………………18
wi wj
aij i
n j
.
1
C
1
, C
2
….C
n
dan bobot pengaruhnya adakah w1, w2,……, wn. Misalnya aij = wiwj menunjukkan kekuatan C
1
jika dibandingkan Cj. Matrik dari angka-
angka aij yang diberi simbol A merupakan matriks reciprocal, sehingga aij = 1aij. Jika zi…….., zn adalah angka-angka yang memenuhi persamaan Aw=
w dimana merupakan eigen value darti matriks A dan jika aij = 1 untuk semua I, maka
………………………………………………. 1λ
4. Menguji konsistensi setiap matriks berpasangan antar alternatif dengan rumus masing-masing elemen matriks berpasangan pada langkah 3 dikalikan dengan
nilai prioritas kriteria. Hasil masing-masing baris di jumlahkan, kemudian hasilnya dibagi dengan masing-
masing nilai prioritas keriteria sebanyak n . Menghitung lamda max max dengan formula μ
………………………… ...
……………………………………20
Consistensy indeks CI dihitung dengan formula matematik : ……………………………………21
Consistensy Ratio CR dihitung dengan formula matematika : …….……………………………………………………22
RC adalah nilai yang berasal dari tabel acak seperti Tabel 9. Jika CR 0,1 maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria yang diberikan konsisten.
Jika CR 0.1, maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria yang diberikan tidak konsisten. Jika tidak konsisten, maka pengisian nilai nilai pada
matriks berpasangan oleh setiap parameter harus diulang. Hasil akhirnya berupa prioritas global sebagai nilai yang digunakan oleh pengambil keputusan
berdasarkan skor yang tertinggi. Tabel 9. Random consistensy RC
n 1
2 3
4 5
6 7
8 9
10 11
RC 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
n i
n i
1
n i
i
n i
1
max
1 max
n
n CI
RC CI
CR
3.6.6 Standarisasi dan Komposit Indeks Kerentanan
Kategori