SOSIAL/SEKSUAL Bergizi Jumlah makanan Lokasi makanan
Ketersediaan makanan musiman Cukup ?
Dimana ?
Kapan ?
Reproduksi
Status Sosial Bisakah aku pergi ke tempat yang kuinginkan?
Siapa yang kutakuti?
Siapa yang kuinginkan? Siapa yang bersedia?
seruan tersebut memegang peranan penting penting dalam reproduksi. Seruan panjang juga menjadi sarana untuk menyatakan hubungan kekuasan antara jantan- jantan dewasa yang jarang bertemu satu dengan lainnya (Galdikas, 1986). Meijard et al. (2001) menjelaskan seruan panjang orangutan jantan (keras dan berkepanjangan) jelas menunjukkan sifat percaya diri yang kuat, tetapi mungkin pada awalnya merupakan suatu indikasi untuik melindungi dan menunjukkan keinginan untuk mengawini betina-betina (penglaju), daripada untuk menunjukkan minat seksual terhadap betina-betina penetap, atau merupakan ancaman bagi jantan pesaing. Seruan panjang ini juga mungkin mempunyai fungsi lain untuk mengumumkan ketersediaan makanan, meskipun kemungkinan isi pesan berbagai jeritan keras orangutan masih belum banyak diketahui.
Sistem Informasi Geografis
Teknologi yang ada saat ini telah berkembang di berbagai bidang, khususnya di bidang komputer grafik, basis data, teknologi informasi, dan teknologi satelit penginderaan jarak jauh. Kondisi seperti ini menjadikan kebutuhan mengenai penyimpanan, analisa dan penyajian data yang berstruktur kompleks dengan jumlah besar semakin mendesak. Dengan demikian, untuk mengelola data yang kompleks ini, diperlukan suatu sistem informasi yang secara terintegrasi mampu mengolah baik data spasial maupun data atribut secara efektif dan efisien, serta mampu menjawab dengan baik pertanyaan spasial maupun atribut secara simultan (Prahasta, 2005).
Sistem informasi geografis (SIG) merupakan salah satu solusi untuk masalah tersebut. SIG menjadi suatu teknologi baru yang pada saat ini menjadi
alat bantu (tools) yang sangat esensial dalam menyimpan, memanipulasi, menganalisa dan menampilkan kembali kondisi-kondisi alam dengan bantuan data atribut dan spasial (grafis) (Prahasta, 2005). Lebih lanjut Nuarsa (2005) juga mengatakan bahwa SIG merupakan suatu alat yang dapat digunakan untuk mengelola (input, manajemen, proses dan output) data spasial atau data yang bereferensi geografis.
Definisi Sistem Informasi Geografis
Sistem informasi geografis hingga saat ini belum memiliki definisi baku yang disepakati bersama. Sebagian besar definisi yang diberikan di dalam berbagai pustaka masih bersifat umum, belum lengkap, tidak presisi, dan bersifat elastik hingga sering kali agak sulit untuk membedakannya dengan sistem-sistem informasi lainnya (Prahasta, 2005).
Definisi sistem informasi geografis (SIG) selalu berkembang, bertambah dan bervariasi. Hal ini terlihat dari banyaknya definisi SIG yang beredar. Selain itu, SIG juga merupakan suatu bidang kajian ilmu dan teknologi yang relatif baru, digunakan oleh berbagai bidang disiplin ilmu, dan berkembang dengan cepat (Prahasta, 2005). Dikarenakan begitu banyaknya definisi yang berkembang, maka digunakan salah satu definisi yang sesuai dengan penelitian ini, yaitu definisi dari ESRI (Environmental Service Researcd Institute) yang mendefinisikan SIG sebagai kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografi dan personil yang dirancang secara efisien untuk memperoleh, menyimpan, memperbaharui (update), memanipulasi, menganalisa dan menampilkan semua bentuk informasi yang bereferensi geografi.
Ekstensi Animal Movement Analyst dalam Aplikasi SIG
Ekstensi Animal Movement Analyst (dikembangkan oleh Badan Survei Geologi Amerika Serikat/USGS untuk mempelajari pola migrasi dan pergerakan satwa), telah digunakan untuk memperhitungkan dan memetakan daerah jelajah jantan dan betina, derajat tumpang tindih daerah jelajah, dan luas penggunaan habitat. Ekstensi Animal Movement Analyst, bekerja sama dengan ekstensi ArcView Spatial Analyst, bekerja dalam berbagai sistem proyeksi, menggunakan rekaman data yang terpilih (dapat menggunakan query atau pemilihan), dan terintegrasi dengan banyak tipe data spasial (ESRI, 2007). Hooge dan Eichenlaub (1997) menjelaskan bahwa ekstensi Animal Movement Analyst juga dipergunakan untuk menganalisa fenomena berupa titik dan fungsi-fungsi yang ada dapat digunakan untuk banyak tipe penggunaan sistem informasi geografis.
Kebanyakan fungsi-fungsi yang ada bekerja pada tema-tema (themes) berupa titik, yang mana dapat diciptakan dengan berbagai metode yang dapat digunakan oleh ArcView. Data dapat memiliki berbagai jumlah atribut yang dapat digunakan dalam beberapa fungsi (sesuai dengan fungsi standar ArcView) (Hooge dan Eichenlaub, 1997).
Ada dua metode utama dalam menentukan poligon daerah jelajah (Bajjali, 2006), yaitu:
1. Metode Minimum Convex Polygon (MCP)
Metode Minimum Convex Polygon (MCP) adalah poligon terkecil (convex) yang mencakup semua titik-titik yang dikunjungi oleh kelompok satwa. Umumnya metode ini juga mencakup sebagian besar ruang kosong yang tidak pernah dikunjungi oleh satwa, seperti tampak pada Gambar 3.
2. Metode Kernel Home Range
Metode Kernel Home Range merupakan metode yang populer dalam menduga daerah jelajah, tetapi ukuran sampel dan tingkat akurasinya masih belum diketahui. Tingkat pendugaan daerah jelajah dihasilkan oleh kernel yang telah ditetapkan dan yang dapat disesuaikan (Gambar5), menggunakan ‘referensi’ dan metode least square cross validation (LSCV) untuk menentukan tingkat kehalusan poligon (Gambar 4). Simulasi daerah jelajah bervarisasi mulai dari bentuk yang sederhana hingga yang kompleks, dibentuk distribusi normal campuran.
Gambar 4. Poligon MCP (Hooge dan Eichenlaub, 1997).
Gambar 5. Poligon kernel dengan tingkat kemungkinan 50%, 75% dan 90% (Hooge dan Eichenlaub, 1997).
Gambar 6. Poligon kernel menggunakan LSCV (Hooge dan Eichenlaub, 1997).
Metode Kernel Home Range lebih kompleks dari metode Minimum Convex Polygon (MCP). Metode ini menghitung besaran setiap unit daerah dari titik-titik tanda menggunakan fungsi kernel menyesuaikan kehalusan permukaan setiap titik. Nilai tertinggi terdapat di lokasi titik tersebut berada dan semakin berkurang jika jarak dari titik tersebut semakin jauh, nilainya akan menjadi 0 pada jarak radius pencarian dari titik tersebut (Bajjali, 2006).
Hasil yang diperoleh dari metode ini, yaitu: sebuah gambaran distribusi penggunaan (Utilization Distribution) berupa grid, sebuah poligon shapefile yang mencakup poligon setiap kemungkinan yang dipilih, sebuah tabel atribut yang mencakup kemungkinan dan data lapangan untuk setiap poligon, dan sebuah kotak pesan yang menyajikan perhitungan setiap kemungkinan. Perlu diketahui yaitu tingkat kemungkinan awal dengan menggunakan metode ini adalah 50% dan 95%, dan tampilan tema harus diperbesar secukupnya hingga daerah dengan kemungkinan terbesar dapat terlihat untuk membentuk poligon (95% dan lain- lain.) (Hooge dan Eichenlaub, 1997).