8 TNDS dijumpai adanya pemukiman dari suku melayu dan suku dayak dari suku
dayak Iban, Kantuk dan Tamambaloh Kedua kawasan taman nasional ini dihubungkan oleh sebuah sungai yaitu
sungai Leboyan Labian. Sungai ini menjadi garis utama yang menjadikan kawasan ini sebagai derah koridor satwa antara TNBK dan TNDS. Beberapa tempat
di kawasan ini masih berupa hutan alam, sebagian sudah mengalami penebangan karena penebangan liar, sebagian lagi sudah dialihfungsikan menjadi peladangan
dan beberapa pemukiman dijumpai di dalam kawasan yang dialokasikan sebagai daerah koridor antara TNBK dan TNDS ini. Daerah yang sudah menjadi ladang
ialah daerah yang dekat dengan pemukiman. Selain itu kawasan ini terpotong oleh adanya jalur jalan raya yang menghubungkan Putussibau di bagian timur dengan
Badau di bagian barat.
2.2 Teknik Pengambilan Data
Pencarian sarang dan tanda bekas keberadaan orangutan dilakukan secara purposive yaitu mencari daerah yang diduga ada sarang orangutan berdasarkan
informasi dari masyarakat setempat dan dari petugas taman nasional. Seperti diketahui bahwa orangutan membuat sarang malam untuk tidur setiap harinya dan
membuat sarang istirahat pada siang hari. Pemilihan lokasi juga dilakukan dengan mempertimbangkan besar kecilnya sungai di lokasi penelitian karena pada sungai
besar yang kanopinya tidak bersambungan orangutan tidak bisa menyeberang dari satu sisi ke sisi lainnya. Temuan sarang serta tanda-tanda bekas keberadaan
orangutan ditandai marking dan dicatat koordinat tempat dengan menggunakan GPS. Kondisi habitat secara umum serta letak jalan, sungai, desa atau dusun yang
berdekatan dengan lokasi penelitian juga dicatat.
2.3 Pemetaan sebaran orangutan
Data untuk membuat kesesuaian habitat dikumpulkan dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan mencatat bekas keberadaan orangutan
dan sarang orangutan yang dipetakkan dengan menggunakan GPS. Data sekunder diperoleh dari literatur, peta digital dan dari informan. Selain mengumpulkan data-
data primer tersebut, dilakukan juga dengan mengumpulkan data sekunder. Data lain yang digunakan yaitu daerah pemukiman, baik desa maupun dusun di sekitar
lokasi penelitian, jalur jalan raya, sungai, dan kondisi lahan di dalam dan sekitar lokasi penelitian.
Dari data-data tersebut di atas dilakukan penyusunan data spasial untuk menyiapkan variabel yang digunakan dalam analisis spasial. Data variabel ini
dikombinasikan dengan data keberadaan orangutan digunakan dalam analisis data dengan membangun model kesesuaian habitat orangutan Kalimantan, dan setelah
dilakukan ekstrapolasi diantara data-data tersebut dapat diketahui luasan kesesuaian habitat untuk orangutan di wilayah penelitian.
2.4 Tahapan Untuk Analisis Spasial Pengumpulan data
Data dikelompokkan sesuai dengan fungsinya, untuk membangun peta sebaran orangutan dan kesesuaian habitat diperlukan data-data sebagai berikut:
1. Titik koordinat GPS point tempat ditemukannya orangutan atau pertanda yang ditinggalkannya berupa sarang atau dahan yang dipatahkan serta bekas
makanan yang ditinggalkan sebagai data hasil survey lapangan 2. Peta dasar tematik kehutanan dari Badan Planologi Kehutanan
9 3. Peta Tata Batas Kawasan Taman Nasional Danau Sentarum dan Betung
Kerihun 4. Citra landsat 8 OLI, TIRS band 4 dan 5, path 120 row 059 dan path 119
row 059, akuisisi tahun 2013 5. SRTM resolusi 90 m.
Pemetaan Sebaran Spasial
Untuk analisis sebaran spasial orangutan dilakukan dengan menggunakan semua titik koordinat yang didapat berdasarkan keberadaan orangutan, jejak yang
ditinggalkan berupa sarang, jejak bekas makan, dan jejak bekas patahan. Semua data yang dicatat dilakukan berdasarkan angka koordinat yang diperoleh dari GPS.
Sebagian data diperoleh dari tim survey WWF Kalimantan Barat. Data-data tersebut dapat diolah dengan software Microsoft Excell 2003 dan selanjutnya bisa dilakukan
proses import dari software ArcGIS versi 9.3. dan Erdas Imagine 9.1.
Parameter Kesesuaian Habitat
Untuk kesesuaian habitat bagi orangutan, maka ada beberapa parameter utama yang digunakan, yaitu 1. Jarak dari pemukiman sebaran pemukiman
diperoleh dari peta pemukiman di Kalimantan Barat, 2. Jarak dari jalan raya jalan raya yang menghubungkan Putussiabu dan Lubuk Antu dan jalan yang
menghubungkan antar desa di lokasi penelitian yang dapat dilalui kendaraan roda empat, 3. Jarak dari sungai besar sungai besar merupakan sungai yang biasa
dijadikan akses masyarakat dan memiliki kanopi yang tidak bersambungan dengan lebar lebih dari 25 meter, 4. Jarak dari sungai kecil sungai kecil memiliki kanopi
yang saling bersambungan di beberapa tempat dengan lebar kurang dari 25 meter, 5. Kemiringan lereng, 6. Ketinggian lokasi, dan 7. Penutupan Lahan yang
diperoleh dari nilai
Normalization Difference Vegetation Index NDVI.
Pembobotan dilakukan dengan menggunakan data hasil penelitian dan berdasarkan parameter tersebut. Selain itu dicatat juga kondisi vegetasi di sekitar posisi sarang
ditemukan.
Pembuatan Peta Jarak
Peta jarak dibuat berdasarkan dari variabel yang telah ditentukan dan merupakan daerah yang biasa dijangkau oleh masyarakat, terutama berhubungan
dengan daerah perburuan dan aktivitas sehari-hari. Peta buffer yang dibuat merupakan peta jarak yang biasa menjadi akses masyarakat dari pemukiman,
jaringan jalan, jaringan sungai primer dan jaringan sungai sekunder. Peta buffer ini dianalisis dengan menggunakan Arc Gis 9.3.
Pembuatan peta Normalization Difference Vegetation Index NDVI
Peta NDVI Normalization Difference Vegetation Index digunakan untuk mengetahui kerapatan vegetasi yang diperoleh melalui metode pengukuran dan
pemetaan warna hijau vegetasi. Nilai NDVI diukur melalui citra landsat yang diakuisisi pada tahun 2013, dengan mengambil band saluran gelombang cahaya
warna merah R = red light, dan infra merah IR = Infra Red. Citra landsat tersebut kemudian dianalisis dengan menggunakan software Erdas imagine 9.1.
Perhitungan NDVI dilakukan pada model maker Erdas menurut rumus:
IR – R NDVI =
IR + R
10 Besaran nilai NDVI ini perlu diambil karena orangutan menggantungkan
seluruh kebutuhan hidupnya pada vegetasi sebagai sumber pakan yang berada di habitatnya. Dari aktivitas hariannya diketahui bahwa orangutan selalu bergerak
untuk mencari sumber pakan kemudian istirahat siang dan istirahat malam. Semua aktivitas ini dilakukan pada pohon-pohon disekitar primata ini tinggal. Nilai NDVI
di lokasi penelitian ini dibagi kedalam 3 kelas yaitu kelas antara -1 sampai 0,0; 0,0 sampai 0,25 dan lebih dari 0,25. Kelas pertama menunjukkan tutupan lahan berupa
badan air, kelas kedua menunjukkan lahan terbuka dan kelas ketiga menunjukkan vegetasi.
Analisis Komponen Utama Principal Component Analysis PCA
Prosedur PCA pada dasarnya ialah bertujuan untuk menyederhanakan variabel yang diperoleh dengan cara menyusutkan mereduksi dimensinya. Hal ini
dilakukan dengan cara menghilangkan korelasi diantara variabel bebas melalui transformasi variabel bebas asal ke variabel baru yang tidak berkorelasi sama sekali
atau yang biasa disebut dengan principal component. Setelah beberapa komponen hasil PCA yang bebas multikolinearitas diperoleh, maka komponen-komponen
tersebut menjadi variabel bebas baru yang diregresikan atau dianalisa pengaruhnya terhadap variabel tak bebas Y dengan menggunakan analisis regresi.
Teknik ini adalah sebuah transformasi linier yang biasa digunakan pada kompresi data dan merupakan sebuah teknik statistika yang berguna pada bidang
pengenalan, klasifikasi dan kompresi data citra, juga merupakan teknik yang umum digunakan untuk menarik fitur-fitur dari data pada sebuah skala berdimensi tinggi.
Teknik ini memproyeksikan citra ke dalam subspace, dan menghitung variasi dari citra tersebut. Analisis PCA adalah transformasi linear untuk menentukan sistem
koordinat yang baru dari dataset yang dapat menyederhanakan dimensi dari dataset tanpa menghilangkan informasi penting dari dataset.
PCA digunakan untuk mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap distribusi orangutan kalimantan, berdasarkan titik distribusi orangutan kalimatan
yang ditemukan baik langsung maupun tidak langsung dengan masing-masing layer jarak dari sungai, jarak dari jalan, jarak dari pemukiman dan nilai NDVI.
Adapun titik yang digunakan untuk pembangunan model yaitu 70 dari titik keseluruhan yang ditemukan di lapang, dan sisanya 30 digunakan sebagai
validasi. Dari hasil tersebut selanjutnya dapat ditentukan bobot dari masing-masing faktor yang mempengaruhi habitat orangutan kalimantan. Analisis PCA tersebut
dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Minitab. Hasil PCA yang digunakan untuk menentukan bobot masing faktor habitat dan untuk analisis spasial
sehingga menghasilkan persamaan sebagai berikut:
Y= aFK1+bFk2+cFk3+dFk4+eFk5+fFk5+gFk7 Keterangan :
Y = total nilai kesesuaian habitat a-f = nilai bobot setiap variabel
Fk1 = faktor jarak dari sungai besar FK2 = faktor dari sungai kecil
Fk3 = faktor jarak dari jalan Fk4 = faktor jarak dari pemukiman
Fk5 = faktor NDVI Fk6 = faktor kemiringan lereng
Fk7 = faktor ketinggian lokasitopografi
11
Analisis Spasial
Dalam melakukan analisis spasial, beberapa faktor spasial yang digunakan meliputi titik sebaran orangutan yang dilihat dari jarak dari sungai, jarak dari
jaringan jalan dan jarak dari desa serta besaran nilai NDVI. Metode analisis yang digunakan yaitu metode tumpang susun overlay, pembagian kelas class,
pembobotan weighting dan pengharkatan scoring Pembobotan didasarkan atas nilai kepentingan atau kesesuaian bagi habitat orangutan kalimantan. Pemberian
bobot terdiri dari 3 nilai bobot, nilai tertinggi menunjukkan faktor habitat yang paling berpengaruh, nilai di bawahnya menunjukkan faktor habitat yang
berpengaruh sedang dan nilai terendah menunjukkan faktor habitat yang kurang berpengaruh. Klasifikasi kelas kesesuaian terdiri dari tiga kelas yaitu: 1 rendah, 2
sedang, dan 3 tinggi.
Model Matematika yang digunakan adalah: 1. Nilai skor klasifikasi kesesuaian habitat orangutan kalimantan.
SKOR = ΣWi x Fki Keterangan:
SKOR = nilai dalam penetapan klasifikasi kesesuaian habitat Wi
= bobot untuk setiap parameter Fki
= faktor kelas dalam parameter 2. Nilai selang skor klasifikasi kesesuaian habitat orangutan kalimantan
ditentukan berdasarkan sebaran nilai piksel yang dihasilkan analisis spasial. Smaks - Smin
Selang = K
Keterangan : Selang = nilai dalam penetapan selang klasifikasi kesesuaian
habitat Smaks
= nilai piksel tertinggi Smin
= nilai piksel terendah K
= banyaknya klasifikasi kesesuaian habitat 3. Nilai kesesuaian habitat orangutan kalimantan
KHn = Smin + SELANG danatau
KH = KHn-1 + SELANG Keterangan:
KHn = nilai kesesuaian habitat ke-n
Smin = nilai skor terendah
KHn-1 = nilai kesesuaian habitat sebelumnya
SELANG = nilai dalam penetapan selang klasifikasi kesesuaian habitat
4. Nilai validasi klasifikasi kesesuaian habitat orangutan kalimantan Validasi = n – N 100
Keterangan: Validasi = persentase kepercayaan
12 n
= jumlah titik pertemuan orangutan kalimantan yang ada pada satu klasifikasi kesesuaian
N = jumlah total titik pertemuan orangutan kalimantan hasil survey
2.5 Tahapan Untuk Analisis DNA